【正文】 基于序列圖像的目標(biāo)特征提取和定位提供了保證。 系統(tǒng)自身因素帶來(lái)的非均勻性 成像系統(tǒng)自身缺陷主要表現(xiàn)在紅外焦平面陣列元響應(yīng)的不一致性、 1/f 噪聲影響、光學(xué)系統(tǒng)的影響和放大電路非一致性帶來(lái)的非均勻性 [30]。光學(xué)系統(tǒng)的影響主要表現(xiàn)為乘性 噪聲，它也是由多種因素引起的，如當(dāng)光學(xué)鏡頭的加工精密度不夠時(shí)會(huì)引入非均勻性，另外鏡頭存在的光學(xué)孔徑效應(yīng)也會(huì)對(duì)成像產(chǎn)生很大的影響。 ,dh— 分別為無(wú)效像元中的過(guò)熱像元和死像元個(gè)數(shù)。 哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 12 第三章 紅外圖像非均勻性校正算法 目前國(guó)內(nèi)外存在多種非均勻性校正算法，根據(jù)校正方式不同可以兩大類：基于定標(biāo)和基于場(chǎng)景的非均勻性校正算法。 0 )i j i j i j i jY n G n X n O n i M j N? ? ? ? ? ? （ 32） 式中， ( ) 1 / ( )ij ijG n k n? 為第 ij 個(gè)陣列元在 n 時(shí)刻的增益校正因子 ( ) ( ) / ( )ij ij ijO n b n k n?? 為第 ij 個(gè)陣列元在 n 時(shí)刻的偏移量校正因子 式（ 32）即為對(duì)陣列元的非均勻性校正公式 [36]。 0 )i j i jb T X T X T i M j N? ? ? ? ? ? （ 34） 校正過(guò)后陣列元在任一輻照度 t 下響應(yīng)輸出 ()ijSt 為： ( ) ( ) ( )ij ij ijS t X t b T?? （ 35） 由圖 可以看出，這一算法主要是對(duì)偏置因子的校正。 0 )i j i j i j i jY n G n X n O n i M j N? ? ? ? ? ? （ 310） 將 ()HXT 和 ()LXT 作為校正后的理想輸出代入上式可以得到一個(gè)方程組，求解方程組即可得到增益和偏移系數(shù)如下： ( ) ( )( ) ( )HLijij H ij LX T X TG X T X T?? ? （ 311） 第三章 紅外圖像非均勻性校正算法 15 ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( )ij H L ij L Hij ij H ij LX T X T X T X TO X T X T?? ? （ 312） 將式（ 311）、（ 312）代入式（ 310）就可得到完整的非均勻 性校正方程。 基于卡爾曼濾波的非均勻 性校正算法 卡爾曼濾波是一種對(duì)參數(shù)的最優(yōu)估計(jì)算法，濾波器輸入是系統(tǒng)觀測(cè)量，輸出是需要估計(jì)的狀態(tài)變量，然后在濾波過(guò)程中不斷哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 16 的預(yù)測(cè)和修正系統(tǒng)狀態(tài)或參數(shù)，在濾波的同時(shí)也考慮到了系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響。這樣從第 k 組幀中就可以得到探測(cè)元的觀測(cè)矢量 [ (1) , , ( ) ]Tk k k kX X X l? ，它是長(zhǎng)度為 kl 的一個(gè)陣列。這樣增益和偏移這兩個(gè)狀態(tài)變量的高斯 — 馬爾科夫模型是一個(gè)固定的隨機(jī)過(guò)程，因此在參數(shù)設(shè)定時(shí)滿足 [42]： ? ? ? ?0kE B E B? ， 01 n? ? ? ?? ? ? ? ， 01 n? ? ? ?? ? ? ? 哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 18 根據(jù)以上對(duì)參數(shù)的設(shè)定，在第 k 組幀時(shí)間內(nèi)驅(qū)動(dòng)噪聲的均值為： ? ? 1 02 10 ()01nkknEwM E W E BEw?????? ???????? ? ??? ??? ?????? （ 320） 其中： ? ? 000kEB b??????? （ 321） 式中， 0k 和 0b 是初始增益和偏移量的平均值，一般認(rèn)為它們是制造商提供的增益和偏移值，這是一種嚴(yán)格的規(guī)定，不會(huì)隨探測(cè)元參數(shù)漂移而改變，并且對(duì)所有探測(cè)元是相同的，因此高斯 — 馬爾可夫模型是固定方差的。 （ 3）濾波器的原理 卡爾曼濾波器是時(shí)域內(nèi)最優(yōu)的濾波器，利用觀測(cè)矢量12, , , kX X X 對(duì)狀態(tài)矢量 kB 實(shí)現(xiàn)遞歸 的線性最小均方誤差估計(jì)（ MMSE），數(shù)學(xué)模型如下： ? ? ?()k k k k k kB B K X H B??? ? ? （ 328） 式中： 1 2 1? [ | , , , ]k k kB E B X X X? ?? （ 329） 它是由觀測(cè)矢量 1 2 1, , , kX X X ?得到的最優(yōu)線性估計(jì)。具體的校正方法是：設(shè)計(jì)一個(gè)隱含層，隱含層的輸出作為給定像素期望的理想輸出，一般在隱含層中采用的是求像素鄰域均值的方法，用這個(gè)理想輸 出對(duì)增益系數(shù)和偏置系數(shù)進(jìn)行修正。由于各探測(cè)元的響應(yīng)特性參數(shù)可以近似看成不相關(guān)，因此像素的鄰域平均可以作為該像素的理想輸出 [44]。這就是傳統(tǒng)算法的一個(gè)缺點(diǎn)：對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間處于靜止?fàn)顟B(tài)的景物，隨著迭代次數(shù)的增加，它們會(huì)逐漸變得模糊，究其原因是它使用像元的四鄰域均值作為期望輸出了，當(dāng)目標(biāo)長(zhǎng)時(shí)間處于靜止，均值濾波勢(shì)必會(huì)帶來(lái)一定程度的圖像模糊、細(xì)節(jié)消失的現(xiàn)象。 （ a）第 187 幀校正結(jié)果 （ b）第 188 幀校正結(jié)果 圖 校正結(jié)果 改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法 通過(guò)上面對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正結(jié)果的 分析，我們可以看出傳統(tǒng)算法存在圖像逐漸模糊和偽像的缺點(diǎn)。分析這一現(xiàn)象產(chǎn)生的原因：在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法中沒(méi)有考慮到目標(biāo)的邊緣，從而使校正系數(shù)發(fā)生了異常更新。實(shí)驗(yàn)中使用的步長(zhǎng)參數(shù)為 ，圖 是輸入的圖像序列中第 1000 幀的校正結(jié)果。 （ 1） 輸入層 該層的輸入為連續(xù)幀的未校正二維紅外圖像灰度值， i、 j 分別表示像素所在的行值、列值。但是對(duì)于基于場(chǎng)景的校正算法必須要考慮收斂速度問(wèn)題，所以要選取適當(dāng)?shù)膸瑝K長(zhǎng)度，而并不是越大越好。 ()kYi 表示在 k 組幀中第 i 幀探測(cè)元接收到的紅外輻射量，并假設(shè) ()kYi 在 min max,kkYY???? 范圍內(nèi)服從均勻分布，這一范圍包含了所有可能的輻射值，并且對(duì)于所有的探測(cè)器來(lái)說(shuō)是相同的。則 kW 的協(xié)方差可表示為： 0 kTkl if k lE W W o th e r w is e? ???? ? ??? ? （ 318） 其中 k? 為： 122200 k kwkw?????????? （ 319） 其中1222,kkww?? 分別是增益驅(qū)動(dòng)噪聲的方差和偏移驅(qū)動(dòng)噪聲的方差。卡爾曼濾波器接收到的一系列幀塊中，對(duì)于每一個(gè)探測(cè)元，參數(shù)都存在漂移的現(xiàn)象，但是這種漂移在相鄰兩幀內(nèi)是非常小的，因此算法中同一幀塊內(nèi)參數(shù)假定是不變的，并且考慮到讀出噪聲，對(duì)第 k 組幀中第 n 幀的 (, )ij 位置探測(cè)元輸入輸出模型改寫為： ( ) ( ) ( ) ( ) ( )i j i j i j i j i jX n k n Y n b n V n? ? ? （ 313） 其中 ()ijkn， ()ijbn分別表示 (, )ij 探測(cè)元在第 n 幀的增益系數(shù)和偏移系數(shù)， ijV 是 (, )ij 探測(cè)元在第 n 幀的讀出噪聲， ijX ， ijY 分別為探測(cè)元在第 n 幀的輸出和輸入。這就為基于場(chǎng)景的非均勻性校正算法的產(chǎn)生奠定了基礎(chǔ)，該類算法參數(shù)的更新都是來(lái)自于對(duì)場(chǎng)景的估計(jì)，它能夠很好的跟蹤參數(shù)漂移，也降低了設(shè)備復(fù)雜度。 兩點(diǎn)溫度定標(biāo)法 針對(duì)一點(diǎn)校正算法存在不能夠同時(shí)對(duì)偏置因子和增益因子進(jìn)行校正的問(wèn)題，人們提出了兩點(diǎn)校正算法，它有效的改善了這一問(wèn)題 [39]。假設(shè)選取溫度為 T的黑體作為輻射源，所有的 MN? 個(gè)陣列元在 n 時(shí)刻的輸出響應(yīng)為()ijXT，求其平均值 ()XT ： 11( ) ( ) / (0 。但是在實(shí)際情況中，各像元的 ()ijkn不完全相同，并且 ()ijbn也不一定都為 0，這就產(chǎn)生了非均勻性。其中，式（ 24）是 1999 年中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)“紅外焦平面陣列特性參數(shù)測(cè)試技術(shù)規(guī)范”中對(duì)非均勻性 的定義 [33] 。 遮光罩的影響響應(yīng)非線性放大器陣列響應(yīng)非一致性移位讀出電路的影響響應(yīng)非一致性響應(yīng)非線性1 / f 噪聲光學(xué)系統(tǒng)部分 焦平面陣列元 讀出機(jī)構(gòu) 信號(hào)放大部分 圖 非均勻性的產(chǎn)生 紅外焦平面陣列空間響應(yīng)非均勻性的定量評(píng)價(jià) 目前有多種關(guān)于非均勻性的定義方法，每一種方式都有不同側(cè)重點(diǎn)。又稱電流噪聲，它有很高的空間頻率和很低的時(shí)域頻率，數(shù)量級(jí)較小，是一個(gè)非平穩(wěn)地隨機(jī)過(guò)程，具體表現(xiàn)為信哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文 10 號(hào)的加性噪聲，校準(zhǔn)只在短時(shí)間內(nèi)有作用。在這個(gè)過(guò)程中，每一步都有可能引入非均勻性，它可能是系統(tǒng)自身因素帶來(lái)的，也可能是外界影響帶來(lái)的 [30]。所以在實(shí)際應(yīng)用中不僅需要明確噪聲的來(lái)源，而且還要對(duì)這些噪聲進(jìn)行消除處理，這是必不可少的環(huán)節(jié)。 第四章首先介紹了紅外圖像中盲元的產(chǎn)生的原因及盲元補(bǔ)償?shù)囊饬x，然后給出了盲元的檢測(cè)算法和后續(xù)的補(bǔ)償算法。 基于變換域的紅外圖像增強(qiáng)算法，最常用到的變換域是頻率域，通過(guò)一定的手段（如傅里葉變換）將圖像從空間域變換到頻率域，然后在頻率域中根據(jù)需要對(duì)圖像進(jìn)行相應(yīng)的處理，最后再將變換后的結(jié)果映射到空間域得到最終的增強(qiáng)圖像。 紅外圖像增強(qiáng)的研究 現(xiàn)狀 針對(duì)紅外圖像低對(duì)比度和較為模糊的特點(diǎn)，人們嘗試了多種圖像增強(qiáng)算法。于是，又有人提出了許多具 有偽像消除能力的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法 [13]，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正算法得到了完善。 基于場(chǎng)景的非均勻性校正技術(shù)是國(guó)內(nèi)外研究的主要方向，Nsrendra等人最早提出了基于場(chǎng)景統(tǒng)計(jì)的方法 [10]，他們利用探測(cè)元對(duì)輻射量響應(yīng)的線性模型，首先假定入射到各陣列元的輻射通量均值和方差相同，然后對(duì)場(chǎng)景內(nèi)紅外圖像進(jìn)行空間信息的統(tǒng)計(jì)，第一章 緒論 5 通過(guò)這些統(tǒng)計(jì)量連續(xù)的 對(duì)增益系數(shù)和偏移量進(jìn)行校正。但是該算法針對(duì)性 較強(qiáng)，由于它采用的是單一的輻射強(qiáng)度，所以離校正點(diǎn)越遠(yuǎn)，非均勻性殘留越大。由于非均勻性的存在使得紅外成像系統(tǒng)成像質(zhì)量受到嚴(yán)重影響 ，具有非均勻性的圖像整體會(huì)表現(xiàn)出模糊不清、目標(biāo)特征不明顯等特點(diǎn)，嚴(yán)重時(shí)系統(tǒng)將完全失去其探測(cè)的功能 [5]。 第一章 緒論 3 紅外成像系統(tǒng)具有可見(jiàn)光成像系統(tǒng)不可比擬的優(yōu)越性能 [3]： 1）紅外成像系統(tǒng)的適應(yīng)性比較強(qiáng)，特別是在無(wú)可見(jiàn)光環(huán)境或環(huán)境比較惡劣的情況下的工作能力比可見(jiàn)光成像系統(tǒng)強(qiáng)。 （ 1） 紅外光學(xué)機(jī)械掃描成像 光學(xué)機(jī)械掃描成像的工作過(guò)程是通過(guò)控制鏡頭進(jìn)行精密的機(jī)械運(yùn)動(dòng)，對(duì)場(chǎng)景一行一行的掃描來(lái)完成的。紅外成像系統(tǒng)就是能夠?qū)崿F(xiàn)紅外輻射與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換的裝置，它將自然界物體的溫度信息通過(guò)傳感器轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，然后將這種電信號(hào)通過(guò)一定技術(shù)轉(zhuǎn)換成可見(jiàn)光圖像，這種成像技術(shù)稱為熱成像技術(shù)，它反映的是物體各部分以及物體與周圍環(huán)境之間的溫度的差異，這就沒(méi)有了可見(jiàn)光的限制。 Image enhancement。 （ 3）針對(duì) 紅外圖像具有整體亮度偏 暗 、對(duì)比度較低、目標(biāo)與背景區(qū)分不明顯的特點(diǎn) ，結(jié)合模糊集理論、灰度變換和多分辨率圖像融合等理論，提出了一種新的基于模糊集理論的紅外圖像增強(qiáng)算法。因此，研制出高性能的紅外成像系統(tǒng)具有重要的意義。 關(guān)鍵詞：紅外焦平面陣列；非均勻性校正；盲元補(bǔ)償；圖像增強(qiáng) 紅外圖像非均勻性校正和增強(qiáng)技術(shù)研究 ABSTRACT Infrared imaging system has the characteristic of strong antijamming performance ， target recognition capability and also passive work,. It has been widely used in military and civilian fields. The imaging technique has broad prospects for development. So, there is important significance for the development of a high performance infrared imaging system. Infrared focal plane array is a key part of thermal imaging system. Its performance affects the operation of the system directly. However, limited by current technology, infrared focal plane arrays has the problem of nonuniformity, and infrared images have the features of low contrast。 第一章 緒論 1 第一章 緒論 紅外熱成像