孔 鵬, 侯 民，羅蓓蓓，楊 棟，伊興國, 劉萬剛, 張 衛(wèi)

(1. 西安應(yīng)用光學(xué)研究所，陜西 西安 710065; 2. 西安電子工程研究所，陜西 西安 7101007)

引言

紅外熱成像具有無源、全天候、高分辨率和高對(duì)比度的特點(diǎn)，在紅外警戒與搜索系統(tǒng)(IRST)、機(jī)載前視紅外系統(tǒng) 、成像導(dǎo)引頭中得到越來越廣泛的應(yīng)用[1-2]。但由于制造材料、工藝等因素的影響(如材料的不均勻性、掩膜的瑕疵等)，使得探測(cè)器的原始輸出不可避免地會(huì)出現(xiàn)不均勻性而導(dǎo)致紅外圖像的非均勻性，嚴(yán)重影響系統(tǒng)的成像質(zhì)量和使用情況，因此在各類搭載紅外探測(cè)器的裝備中均需要較好的非均勻性校正(NUC)[3-5]。近年來，隨著電子技術(shù)的不斷進(jìn)步，NUC技術(shù)得到了很大的發(fā)展，大致可以分成2大類：一類是基于參考輻射源校正的定標(biāo)算法，如兩點(diǎn)或多點(diǎn)非均勻校正技術(shù)；另一類則是基于場(chǎng)景的校正算法，如場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)算法、時(shí)間高通濾波技術(shù) 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、卡爾曼濾波器算法等。在線陣列探測(cè)器的IRST中，基于兩點(diǎn)校正技術(shù)，引入實(shí)時(shí)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，對(duì)大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)平均值作垂直窗口的平滑處理，再將處理后結(jié)果引入數(shù)據(jù)處理流程。實(shí)驗(yàn)證明：采取這種定標(biāo)和場(chǎng)景數(shù)據(jù)校正的聯(lián)合NUC算法可以減弱紅外系統(tǒng)時(shí)移非均勻性，并對(duì)兩點(diǎn)校正后的圖像可以起到很好的維護(hù)作用，保證系統(tǒng)在長時(shí)間的工作中不需要再次校正的繁瑣工作，增加了系統(tǒng)的實(shí)用性。

1 兩點(diǎn)非均勻性校正算法原理

兩點(diǎn)校正法是最早開展研究、最為成熟的算法之一[10-11]。探測(cè)器在均勻輻射背景下的響應(yīng)可以表示為

Xi(φ)=Uiφ+Vi

(1)

式中：φ為輻射通量；Ui為坐標(biāo)i的像素的增益；Vi為坐標(biāo)i的像素的偏移量。在這種假設(shè)下，探測(cè)器的響應(yīng)特性是線性的，其響應(yīng)如圖1所示，圖中曲線1，2，3分別為探測(cè)器3個(gè)不同探測(cè)像元的特性響應(yīng)曲線。

圖1 不同探測(cè)像元的特性響應(yīng)曲線Fig.1 Curve of detector pixels response

對(duì)于每一單元，Ui和Vi的值是固定且不隨時(shí)間變化的。由于探測(cè)器各陣列單元響應(yīng)的不一致，導(dǎo)致在同一輻射通量φ下各Xi(φ)存在差異，需加以校正，即

Yi=aiXi(φ)+bi

(2)

式中：ai為第i位像素的校正增益；bi為第i位像素的校正偏移量；yi為第i位像素校正后輸出。

校正方法：

(3)

(4)

在系統(tǒng)工作時(shí)，將系數(shù)ai、bi代入(2)式即可進(jìn)行校正。

截取IRST系統(tǒng)工作時(shí)的原始圖像(圖2)與經(jīng)過兩點(diǎn)校正后圖像(圖3)的對(duì)比。

圖2 IRST工作時(shí)原始圖像Fig.2 Original image of IRST

圖3 IRST兩點(diǎn)校正后圖像Fig.3 Two-points correction image of IRST

2 基于場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的時(shí)移非均勻性的提取算法

隨著IRST系統(tǒng)的持續(xù)工作，在上電初期經(jīng)過兩點(diǎn)校正算法后得到圖像的非均勻性會(huì)隨工作時(shí)間的增加而緩慢增加，從而導(dǎo)致紅外圖像的退化。我們把這種殘余的非均勻性簡(jiǎn)稱為時(shí)移非均勻性。對(duì)相同場(chǎng)景截取IRST長時(shí)間的退化圖像如圖4所示。

圖4 退化后圖像與局部比較圖Fig.4 Degraded image and comparison with two-point correction image of IRST

在圖4中我們放大局部細(xì)節(jié)可以看到3對(duì)放大圖像中，左邊為退化后圖像，右邊子圖均為圖3相同位置的放大圖，可以明顯地看出時(shí)移非均勻性帶來的圖像退化。這種非均勻產(chǎn)生的原因主要有：紅外探測(cè)器供電偏壓芯片的溫漂；紅外探測(cè)器模擬信號(hào)采集部分運(yùn)算放大器和AD采集芯片的溫漂；背景空間固有模式噪聲。針對(duì)這點(diǎn)我們?cè)趦牲c(diǎn)校正算法(2)式中增加了ni項(xiàng)。ni代表第i位像素隨時(shí)間增加而帶了的時(shí)移非均勻量，得到下式：

Yi=aiXi(φ)+bi+ni

(5)

IRST工作中，不同時(shí)間各個(gè)像素單元接受的輻射通量不同，將離散時(shí)間參數(shù)t∈(0,∞)引入(5)式得到：

(6)

圖5 兩點(diǎn)校正后探測(cè)器像元輸出統(tǒng)計(jì)平均值曲線Fig.5 Curve of average value of detector pixels after two-point correction

(7)

圖6 平滑濾波后探測(cè)器像元輸出統(tǒng)計(jì)平均值曲線Fig.6 Curve of average value of detector pixels after smooth filter

圖7 時(shí)移非均勻量曲線Fig.7 Curve of non-uniformity value with time shift

3 基于定標(biāo)和場(chǎng)景數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的聯(lián)合NUC算法的實(shí)現(xiàn)

聯(lián)合式NUC算法的實(shí)現(xiàn)是基于FPGA和ARM9器件的硬件電路板，算法實(shí)現(xiàn)中充分利用了大容量、高速FPGA以及ARM9內(nèi)核的高速運(yùn)算能力，算法實(shí)現(xiàn)框圖如圖8所示。

圖8 聯(lián)合算法實(shí)現(xiàn)原理圖Fig.8 Diagram for combined correction algorithm

在IRST工作時(shí)，以周視360°作一次基于場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的時(shí)移非均勻性的提取算法，即可起到實(shí)時(shí)抵消時(shí)移非均勻性的作用，使得在IRST系統(tǒng)上電工作經(jīng)兩點(diǎn)校正后輸出紅外圖像可以穩(wěn)定地保持，不會(huì)產(chǎn)生時(shí)移非均勻性帶來的圖像變化。

為了對(duì)比采取本文算法前和算法后非均勻度的變化,我們提出了一種相對(duì)非均勻度的概念,它可以由下式表述:

(8)

我們?cè)趫D4最左邊的采樣區(qū)域取10組采樣圖像分別計(jì)算2種算法下的相對(duì)非均勻度，如表1所示。

表1 非均勻性測(cè)量結(jié)果Table 1 Nonuniformity results for different methods

從表1可以看出，使用聯(lián)合NUC算法后的平均非均勻度為2.1%左右，校正效果比單純的兩點(diǎn)校正法提高了兩倍多。在本文提出的聯(lián)合NUC算法下，截取IRST任意工作時(shí)間段的圖像均可保持如圖9的圖像質(zhì)量。

圖9 聯(lián)合算法后IRST圖像Fig.9 Image of combined correction of IRST

4 結(jié)論

文中闡述了二點(diǎn)校正算法的原理，分析了該算法存在著無法跟蹤時(shí)移非均勻性的缺點(diǎn)。提出一種基于兩點(diǎn)校正和場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)提取時(shí)移非均勻殘量的新型非均勻性校正方法，經(jīng)理論推導(dǎo)和系統(tǒng)實(shí)測(cè)證明了該方法的實(shí)用性，提高了IRST系統(tǒng)在使用中的圖像質(zhì)量的穩(wěn)定性。

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