[发明专利]一种自适应宽温度范围非均匀校正方法及系统

摘要

本发明公开了一种自适应宽温度范围非均匀校正方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、使用不同温度的均匀黑体辐射作为参考源进行分段定标，计算不同温度下的像元的校正系数，并保存校正系数作为标准；S2、获取红外图像，根据不同的场景温度选择合适的校正系数，并根据基于核回归插值技术和人工神经网络算法，结合场景变换自动调整校正系数对红外图像进行校正；S3、判断校正后的图像是否达到精度要求，若图像的非均匀校正不够精确，则返回步骤S2；若图像达到精度要求，完成校正。本发明实现了场景自适应非均匀校正，减少“鬼影”现象产生的概率，实现了宽温度范围的非均匀校正。

主权项

1.一种自适应宽温度范围非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用不同温度的均匀黑体辐射作为参考源进行分段定标，计算不同温度下的像元的校正系数，并保存校正系数作为标准；S2、获取红外图像，根据不同的场景温度选择合适的校正系数，并根据基于核回归插值技术和人工神经网络算法，结合场景变换自动调整校正系数对红外图像进行校正；步骤S2中基于核回归插值技术和人工神经网络的场景自适应非均匀校正算法具体为：设校正系数为a(i,j)和b(i,j)，将其作为自动校正的初始值，对初始值进行更新迭代，得到更新后的校正系数，迭代的公式为：a(i,j)⁽ⁿ⁺¹⁾＝a(i,j)⁽ⁿ⁾‑η₁(i,j)·E(i,j)⁽ⁿ⁾·Y(i,j)⁽ⁿ⁾b(i,j)⁽ⁿ⁺¹⁾＝b(i,j)⁽ⁿ⁾‑η₂(i,j)·E(i,j)⁽ⁿ⁾其中，上角标n表示第n次迭代，η₁(i,j)和η₂(i,j)分别表示a(i,j)和b(i,j)的更新速率，η₁(i,j)根据下式计算得到：其中，ζ为人为设定的固定参数；H(i,j)由下式计算得出：H＝Y‑BF(Y)其中，BF(Y)表示对Y进行双边滤波后的结果，η₂(i,j)根据下式计算得到：η₂(i,j)＝Γ·η₁(i,j)其中，Γ为固定参数；E(i,j)根据下式计算得到：E(i,j)⁽ⁿ⁾＝a(i,j)⁽ⁿ⁾·Y(i,j)⁽ⁿ⁾+b(i,j)⁽ⁿ⁾‑T(i,j)⁽ⁿ⁾T(i,j)由下式计算得到：其中，r_k表示像素k的坐标向量，C_i表示协方差矩阵，N(k)表示像素k的邻域；S3、判断校正后的图像是否达到精度要求，若图像的非均匀校正不够精确，则返回步骤S2；若图像达到精度要求，完成校正。