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        一種基于定標(biāo)的非均勻性校正改進(jìn)算法*

        2023-07-05 05:47:52李桂芝
        艦船電子工程 2023年3期

        韓 璐 李桂芝

        (92941部隊(duì)44分隊(duì) 葫蘆島 125000)

        1 引言

        紅外焦平面陣列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)作為紅外成像系統(tǒng)的關(guān)鍵探測器件,應(yīng)用廣泛。由于焦平面陣列非均勻性的存在,會(huì)降低系統(tǒng)的圖像質(zhì)量和輻射測量精度[1]。焦平面陣列非均勻性,指焦平面受外界均勻輻射時(shí),各面元間產(chǎn)生不一致性的輸出。受限于紅外焦平面陣列和光學(xué)系統(tǒng)制造工藝,焦平面中每個(gè)獨(dú)立的探測像元,會(huì)呈現(xiàn)出與相鄰探測像元不同的響應(yīng)特性[2]。因此非均勻性校正(non-uniformity correction,NUC)作為提升圖像質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù),是紅外輻射特性測量系統(tǒng)的必要環(huán)節(jié)[3]。

        由于非均勻性因素主要來源于硬件,包括焦平面、光學(xué)系統(tǒng)和電子學(xué)架構(gòu),因此從硬件方面解決問題的難度高于軟件算法。圖像處理算法作為非均勻校正的主要手段,具有成本控制、應(yīng)用廣泛、效果顯著的優(yōu)勢(shì)。NUC 主要有基于定標(biāo)的NUC 算法和基于場景的NUC 算法兩類[4]。前者的參考源選用高精度面源黑體,硬件實(shí)現(xiàn)簡便,計(jì)算量低,因此工程應(yīng)用多,但校正精度會(huì)隨時(shí)間而下降,校正參數(shù)需定期更新[5]?;趫鼍暗腘UC 算法在應(yīng)用時(shí)可以省略參考源,簡流程化,有效抑制校正參數(shù)漂移,系統(tǒng)穩(wěn)定性得到提高,但同時(shí)也存在弊端,即校正精度低、計(jì)算量大、“鬼影”干擾頻繁,因此系統(tǒng)整體測量精度較低[6]。

        紅外成像系統(tǒng)為了達(dá)到在一定范圍內(nèi)的入瞳輻射量與系統(tǒng)灰度響應(yīng)成線性關(guān)系,探測器一般為制冷型,因此為實(shí)現(xiàn)NUC,更適合采用第一類基于定標(biāo)的算法,單點(diǎn)和兩點(diǎn)定標(biāo)NUC 因算法簡便易實(shí)現(xiàn),應(yīng)用廣泛[7~8]。本文提出的基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法,在兩者算法優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提升NUC效果。

        2 輻射定標(biāo)模型及單點(diǎn)、兩點(diǎn)定標(biāo)NUC原理

        2.1 紅外成像系統(tǒng)的輻射定標(biāo)

        輻射定標(biāo)可以確定探測器輸出灰度值與成像系統(tǒng)入瞳輻射亮度的關(guān)系,因此輻射定標(biāo)是對(duì)目標(biāo)特性定量測量的基礎(chǔ)步驟。擴(kuò)展源近距離定標(biāo)法,可以忽略大氣傳輸衰減和大氣路程輻射對(duì)定標(biāo)的影響,因此得到廣泛應(yīng)用[9],其定標(biāo)原理如圖1 所示。

        圖1 近距離面源黑體輻射定標(biāo)原理

        當(dāng)紅外探測器的灰度為最大灰度30%~70%時(shí),黑體輻射亮度與系統(tǒng)輸出灰度值響應(yīng)一般為線性關(guān)系[10]:

        其中:Gi,j(T)為紅外焦平面陣列中位置(i,j)處像元輸出的灰度值,Ri,j為該像元對(duì)光學(xué)系統(tǒng)入瞳輻射亮度的響應(yīng)參數(shù),L(T)為面源黑體溫度T 時(shí)的輻射亮度,為系統(tǒng)雜散輻射的輸出灰度,為探測器暗電流的輸出灰度。

        2.2 單點(diǎn)定標(biāo)NUC

        最早最經(jīng)典的NUC 算法為單點(diǎn)校正法。當(dāng)定標(biāo)溫度為T0時(shí),單點(diǎn)校正的偏置系數(shù)Bi,j(T0):

        由上述可知,單點(diǎn)定標(biāo)NUC 算法只對(duì)圖像中像元的偏置進(jìn)行NUC。

        2.3 兩點(diǎn)定標(biāo)NUC

        兩點(diǎn)定標(biāo)NUC 工程上應(yīng)用最為廣泛,原理如圖2 所示,圖中a,b,c 為校正前像元的響應(yīng),a′,b′,c′ 為NUC后像元的統(tǒng)一響應(yīng)。

        圖2 兩點(diǎn)定標(biāo)NUC原理

        當(dāng)黑體溫度分別為Tl和Th(Tl

        像元在定標(biāo)溫度Tl和Th時(shí)輸出響應(yīng)的平均灰度可表示為

        設(shè)NUC后的響應(yīng)參數(shù)為Ki,j,偏置為Bi,j,則:

        其中:

        運(yùn)用上述得到的校正系數(shù)對(duì)溫度T 的輸出圖像進(jìn)行校正,即:

        由上述原理可知,探測器任意像元經(jīng)過NUC且響應(yīng)不發(fā)生漂移時(shí),則該像元非均勻性為0[11]:

        3 基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法及非均勻性計(jì)算

        3.1 基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法

        改進(jìn)算法以單點(diǎn)和兩點(diǎn)定標(biāo)為基礎(chǔ),保留了兩者的優(yōu)勢(shì),即校正偏置系數(shù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)的一致性。改進(jìn)算法的校正響應(yīng)參數(shù)Ki,j和偏置系數(shù)B'i,j可表示為

        其中,Gi,j(Tm)為面源黑體溫度為Tm(Tl<Tm<Th)時(shí)(i,j)像元的響應(yīng)灰度值,為所有像元在黑體溫度Tm下的響應(yīng)灰度平均值。

        3.2 非均勻性計(jì)算

        IRFPA的非均勻性一般用NU 數(shù)值來表示[12]:

        其中,M×N 為焦平面陣列像元總數(shù),d 為失效像元數(shù),Gˉ為所有像元的響應(yīng)灰度平均值,Gi,j為(i,j)處像元的響應(yīng)灰度。由上述可知,圖像質(zhì)量越好,NU數(shù)值越小。

        NUC 算法對(duì)于探測器每個(gè)像元響應(yīng)的校正性能NUi,j可表示為

        4 NUC實(shí)驗(yàn)

        4.1 實(shí)驗(yàn)圖像采集

        為驗(yàn)證本文提出的基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法,搭建中波紅外成像系統(tǒng),并將黑體入瞳。系統(tǒng)入瞳直徑為25mm,焦距為50mm,制冷型紅外相機(jī)采用FLIR 品牌,高精度面源黑體采用CI 品牌的SR-800型,具體參數(shù)見表1和表2。

        表1 紅外相機(jī)參數(shù)

        表2 黑體參數(shù)

        圖像采集時(shí),關(guān)閉相機(jī)的自動(dòng)調(diào)節(jié)響應(yīng)參數(shù)和偏置系數(shù)功能,積分時(shí)間為兩檔(1ms和2ms),選取6 個(gè)黑體溫度,從30℃開始,每隔10℃升溫,至80℃結(jié)束。

        4.2 NUC實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        單點(diǎn)定標(biāo)NUC,定標(biāo)黑體溫度為40℃;兩點(diǎn)定標(biāo)NUC,定標(biāo)黑體溫度為30℃和80℃;基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法,定標(biāo)黑體溫度為30℃、40℃、80℃。其余溫度點(diǎn)50℃、60℃、70℃用來驗(yàn)證三種算法改善效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表3。

        表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        分析可得,在積分時(shí)間1ms 和2ms 下,未校正前,圖像的平均非均勻性分別為3.9374%、3.9565%,單點(diǎn)分別為1.7833%、1.8257%,兩點(diǎn)分別為0.2190%、2.2474%,基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法分別為0.1481%、1.6546%。在積分時(shí)間為2ms 時(shí),由于黑體溫度80℃的圖像趨于飽和,一定程度上偏離了相機(jī)的線性響應(yīng)范圍,導(dǎo)致三種算法NU 值均變化較大。但本文提出的改進(jìn)算法NUC 效果仍優(yōu)于單點(diǎn)和兩點(diǎn),說明了改進(jìn)算法保留了兩者的優(yōu)勢(shì),即校正偏置系數(shù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)的一致性,適應(yīng)性較強(qiáng)。

        圖3 為三種算法的非均勻性校正結(jié)果,從中可看出,改進(jìn)算法校正效果更好。

        圖3 三種算法的非均勻性校正結(jié)果

        圖4 為黑體溫度60℃、積分時(shí)間2ms 時(shí),從校正前后所有像元的非均勻性中可看出,改進(jìn)算法改善像元非均勻性更好、數(shù)值波動(dòng)更小、NUC 精度更高。

        圖4 校正前后所有像元的非均勻性

        圖5 為焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后的信號(hào)輸出圖,對(duì)比可得,改進(jìn)算法灰度分布尖峰減少,灰度均勻度較好,NUC改善效果顯著。

        圖5 焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后的信號(hào)輸出圖

        5 結(jié)語

        本文提出的基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法,以單點(diǎn)定標(biāo)和兩點(diǎn)定標(biāo)為基礎(chǔ),保留了校正偏置系數(shù)穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)一致性的優(yōu)勢(shì)。通過NUC 對(duì)比實(shí)驗(yàn)可得,改進(jìn)算法校正效果更好;從校正前后所有像元的非均勻性中可看出,改進(jìn)算法改善像元非均勻性更好、數(shù)值波動(dòng)更小、NUC精度更高;從焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后對(duì)比可得,改進(jìn)算法灰度分布尖峰減少,灰度均勻度較好,NUC 改善效果顯著。

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