【文章內(nèi)容簡介】 第一章 緒論 5 元的標準是：將像元灰度值和場景均值之間的偏差與一閾值相比較，如果大于，則判定為盲元，這一算法中閾值設定為標準差的 3倍。還有一些基于 3? 法的改進算法，如基于滑動窗口的自適應閾值盲元檢測算法 [16]等。另外還有基于參考源的檢測算法，算法中首先通過對黑體成像的方式獲取均勻輻射圖像，然后再根據(jù)盲元與正常像元之間統(tǒng)計特性的不同來進行盲元的判定，雙參考源法就屬于此類算法 [17]。從有效像元和盲元響應特征在統(tǒng)計分布上的差異方面出發(fā)，石巖等人 [18]提出了基于特征直方圖分解的紅外焦平面陣列無效像元檢測算法，也是一種很好的檢測算法。 紅外圖像增強的研究 現(xiàn)狀 針對紅外圖像低對比度和較為模糊的特點，人們嘗試了多種圖像增強算法。這些算法根據(jù)作用域的 不同，大致可以分為兩大類：基于空間域的圖像增強算法和基于變換域的圖像增強算法。 最基礎的空域增強算法，如直方圖修正、灰度拉伸等 [19]。在所處理的紅外圖像的灰度級僅占用全部灰度級范圍的一部分時，它們對圖像對比度的增強效果比較明顯，因為它們的基本思想都是將圖像直方圖中的灰度級從給定的灰度映射到另一個灰度。但是當原圖像灰度范圍較大時，算法的增強效果變差。文獻 [20]中則提出了一種直方圖均衡的改進算法，算法中使用了廣義直方圖的概念，有效的克服了傳統(tǒng)直方圖均衡化方法的不足，在保留了目標細節(jié)的情況下，既能控制增強效果 ，也保證了不會過分放大噪聲。在文獻 [21]中提出了自適應直方圖均衡增強算法，該算法本質(zhì)上也是直方圖均衡算法，但是在對圖像進行直方圖均衡化處理之前，使用了一個加權函數(shù)對直方圖進行了加權處理。另外，文獻 [22]、 [23]中分別提出了直方圖非線性拉伸增強算法和平臺直方圖增強算法。 基于變換域的紅外圖像增強算法，最常用到的變換域是頻率域，通過一定的手段（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)需要對圖像進行相應的處理，最后再將變換后的結(jié)果映射到空間域得到最終的增強圖像。另外，常用的變換域還有模 糊域，即基于模糊集理論的圖像增強算法，該算法是于 20世紀 80年代中期， [24]，由于其良好的處理效果而得到了廣泛的應用，并有人在傳統(tǒng)算法的基礎上提出了改進算法。文獻 [25]介紹了基于二維離散小波變換的紅外圖像增強方法，該算法計算效率較高，圖像的梯度提供了更多的圖像細節(jié)信息，并且有效的控制噪聲。 近年來，研究人員不斷嘗試著將一些數(shù)學工具運用到紅外圖像的增強中，如文獻 [26]中提到的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像增強算法，文獻 [27]中進行了基于遺傳算法的紅外圖像增強研究，文獻 [28]將數(shù)學形態(tài)學用 于圖像增強，它們都取得了很好的效果，并且都得到了廣泛的應用。 哈爾濱工程大學碩士學位論文 6 本文的主要工作及內(nèi)容安排 第一章是緒論，主要介紹了紅外探測器發(fā)展的過程，以及紅外成像系統(tǒng)所成圖像的特點，然后對紅外圖像非均勻性校正和增強兩方面的研究現(xiàn)狀進行了分析，指出了各種算法的優(yōu)缺點。 第二章首先敘述了紅外圖像非均勻性產(chǎn)生的原因和非均勻性的定義，然后在此基礎上提出了焦平面陣列元的響應模型。 第三章首先介紹了幾種定標校正算法的工作原理，然后介紹了基于場景校正算法中的卡爾曼濾波校正算法、神經(jīng)網(wǎng)絡校正算法，并給出了仿真結(jié)果分析。在此基礎上， 分析了基于神經(jīng)網(wǎng)絡校正算法的不足，然后通過引入非線性濾波器改善了傳統(tǒng)算法的缺點，并取得了很好的效果，文中給出了仿真結(jié)果參數(shù)的對比。 第四章首先介紹了紅外圖像中盲元的產(chǎn)生的原因及盲元補償?shù)囊饬x，然后給出了盲元的檢測算法和后續(xù)的補償算法。 第五章在模糊集理論的基礎上，結(jié)合圖像反色和多分辨率融合等理論，提出了一種新的基于模糊集理論的圖像增強算法，并在對比度測量函數(shù)、均值、標準差等方面，將傳統(tǒng)算法處理結(jié)果和本文算法處理結(jié)果進行了對比和分析。第二章 紅外成像非均勻性產(chǎn)生的原因和定義 7 第二章 紅外成像非均勻性產(chǎn)生的原因和定義 非制冷紅外焦平面陣列的產(chǎn)生，標志 著紅外成像系統(tǒng)進入了一個全新的發(fā)展階段。但是，受到當前技術水平和工藝水平的限制，并且在成像系統(tǒng)運行過程中，存在外部干擾，這些因素都導致了在現(xiàn)實中很難生產(chǎn)出具有理想均勻性的紅外焦平面陣列，因此，非均勻性普遍存在于紅外焦平面陣列中。人們通常使用外部的校正算法對紅外成像系統(tǒng)進行校正，本章分析了紅外焦平面陣列的成像特點、非均勻性的定義和產(chǎn)生的原因等 。 紅外焦平面陣列成像特點 紅外圖像響應的是場景的紅外輻射，這主要是由場景的溫度差異和輻射量決定的，像素間灰度的差異主要反映的是場景中溫度分布的差異，一般來說這種 差異是非常微弱的。因此，對于紅外圖像來說，它們具有以下特點 [29]： （ 1）亮度低 由于紅外探測單元可響應的輻射范圍很廣，而實際物體輻射量相對于這個范圍比較低，并且場景各部分的輻射分布差異比較小，所以，一般來說紅外圖像的整體亮度較低。 （ 2）低信噪比 自然界中的分子是時刻處于熱運動狀態(tài)中的，并且成像系統(tǒng)自身存在電流噪聲，這些都是導致紅外圖像信噪比低的原因。所以在實際應用中不僅需要明確噪聲的來源，而且還要對這些噪聲進行消除處理，這是必不可少的環(huán)節(jié)。 （ 3）低對比度 自然環(huán)境中目標與背景之間存在熱交換、大氣熱輻 射和吸收，這就導致了場景中各部分溫度差異不大，在紅外圖像中就表現(xiàn)為對比度較低。 （ 4）相鄰幀紅外圖像差別不大 由于紅外圖像攝取速度較快，一般在 25~30 幀 /秒之間，在短暫的時間間隔內(nèi)，場景中各部分的輻射量基本保持不變，這也為基于序列圖像的目標特征提取和定位提供了保證。 （ 5）太陽輻射的影響 一般來說，紅外成像系統(tǒng)在白天的成像質(zhì)量要優(yōu)于夜晚。這主要是因為場景中不同的物體（或同一物體的不同部分），對于太陽發(fā)出的輻射具有不同的吸收率和反射率，這就使白天所成的紅外圖像在細節(jié)方面比較明顯。相反，在夜間由于沒有太陽輻射 的作用，場景的成像主要依靠自身的熱輻射，但是由于熱交換的存在，物體之間的溫度分布會趨于一致，從而場景中各物體輻射率差異較小，也就使所成圖像細節(jié)比較模糊。 根據(jù)上面對紅外圖像特點的描述，可以總結(jié)出紅外圖像最典型的特點是：圖像亮度哈爾濱工程大學碩士學位論文 8 低、信噪比較低、直方圖較為集中、對比度低，并且弱小目標容易淹沒在背景之中。 紅外焦平面陣列非均勻性產(chǎn)生的原因 紅外圖像非均勻性產(chǎn)生的因素是非常復雜的，這主要是因為紅外成像要經(jīng)過多個過程共同作用：首先，場景中各物體對周圍產(chǎn)生了熱輻射；然后，這些熱輻射以大氣傳輸?shù)姆绞剿偷焦鈱W采集系 統(tǒng)；最后，通過探測元將光學采集系統(tǒng)采集到的熱輻射信號轉(zhuǎn)換成電信號，并使用外部電路對電信號進行處理；這就是一個完整的紅外成像系統(tǒng)的工作過程。在這個過程中，每一步都有可能引入非均勻性，它可能是系統(tǒng)自身因素帶來的，也可能是外界影響帶來的 [30]。紅外成像系統(tǒng)非均勻性的來源如圖 所示。 系統(tǒng)自身因素帶來的非均勻性 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的不一致性、 1/f 噪聲影響、光學系統(tǒng)的影響和放大電路非一致性帶來的非均勻性 [30]。 （ 1） 陣列元響應的不一致性。這種不一致性是隨機的，它與工藝制 造水平有關，如閾值電壓不同、表面密度不均勻、溝道參雜濃度不同等，這些因素在實際的制造過程中是不可避免的。另外，紅外焦平面陣列中無效像元的影響也是不可忽略的，這些無效像元對熱輻射的響應率與正常像元相比差異很大，具體表現(xiàn)在所成的圖像中隨機的亮點和黑點。在非均勻性校正計算過程中，也需要相應的算法來消除這些無效像元的影響。 （ 2） 1/f 噪聲。又稱電流噪聲，它有很高的空間頻率和很低的時域頻率，數(shù)量級較小，是一個非平穩(wěn)地隨機過程，具體表現(xiàn)為信號的加性噪聲，校準只在短時間內(nèi)有作用。 （ 3） 光學系統(tǒng)的影響。光學系統(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，如當光學鏡頭的加工精密度不夠時會引入非均勻性，另外鏡頭存在的光學孔徑效應也會對成像產(chǎn)生很大的影響。 （ 4） 放大電路的非一致性。探測元轉(zhuǎn)換得到的電信號是非常微弱的，因此在成像過程中需要對這些響應信號進行放大處理，所需要的放大電路也不止一個，例如 CCD 探測器，響應信號的放大是以行為單位的，由于每個放大器參數(shù)不可能完全一致，這就引入了非均勻性。 外界影響引入的非均勻性 紅外成像系統(tǒng)中，場景輻射強度變化范圍、光學系統(tǒng)背景輻射等特征都會對紅外焦平面陣列的成像產(chǎn)生影響 [31]。場景輻 射強度是不斷變化的，這種變化不僅表現(xiàn)為場景輻射總量的變化，而且還有輻射光譜的變化，然而紅外探測單元對光譜的響應是一個復雜的過程，當場景輻射光譜變化時，不能夠保證探測元仍然具有相同的均勻性，即便是它對輻射總量響應均勻。這一類非均勻性是由外部環(huán)境影響引入的，很難通過探測系統(tǒng)自第二章 紅外成像非均勻性產(chǎn)生的原因和定義 9 身進行消除。 遮光罩的影響響應非線性放大器陣列響應非一致性移位讀出電路的影響響應非一致性響應非線性1 / f 噪聲光學系統(tǒng)部分 焦平面陣列元 讀出機構 信號放大部分 圖 非均勻性的產(chǎn)生 紅外焦平面陣列空間響應非均勻性的定量評價 目前有多種關于非均勻性的定義方法，每一種方式都有不同側(cè)重點。由于在非均勻性的定義中用到了平均 響應率的概念，為了便于理解，我們首先給出平均響應率的概念：焦平面各有效像元響應率的平均值，計算公式如下： 111 ( , )() MNijR R i jM N d h ??? ? ? ? ?? （ 21） 式中： ,MN— 分別是焦平面陣列的行和列數(shù)。 ,dh— 分別為無效像元中的過熱像元和死像元個數(shù)。 需要注意的是求和的過程不包括無效像元。 非均勻性定義 1：在均勻入射條件下，焦平面陣列有效像元對輻射 響應的最大值與最小值之差，同各有效像元響應率平均值的百分比。 m a x m in 100%RRNU R??? （ 22） 定義 2：在均勻入射條件下，焦平面陣列有效像元對輻射響應的最大值與最小值之差的 2 倍，與它們和的百分比。 m a x m i nm a x m i n( ) 2 100%RRNU RR????? （ 23） 定義 3：在均勻入射條件下，焦平面陣列有效像元響應率輸出值的均方差與平均響應率 R 的百分比 [32]。 21111 ( ) 1 0 0 %() MN ijijNU R RM N d hR ??? ? ?? ? ? ?? （ 24） 以上式（ 22）、（ 23）、（ 24）中， ijR 是焦平面上第 i 行、第 j 列像元所對應的響應哈爾濱工程大學碩士學位論文 10 率， R 是平均響應率， M、 N 分別是焦平面陣列的行和列數(shù)， d 和 h 分別為焦平面陣列中過熱像元數(shù)和死像元數(shù)。其中，式（ 24）是 1999 年中華人民共和國國家標準“紅外焦平面陣列特性參數(shù)測試技術規(guī)范”中對非均勻性 的定義 [33] 。 本章小結(jié) 本章首先分析了紅外成像系統(tǒng)工作的特點，然后列出了幾種常見的非均勻性產(chǎn)生的原因，及引入噪聲的類型，只有明確了非均勻性的來源，才能更好的預防和校正，最后給出了幾種關于紅外圖像非均勻性的定義。 第三章 紅外圖像非均勻性校正算法 11 第三章 紅外圖像非均勻性校正算法 目前國內(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：基于定標和基于場景的非均勻性校正算法。基于定標的非均勻性校正算法復雜度低、精確度高、利于工程中實時實現(xiàn) [34]?；趫鼍暗姆蔷鶆蛐孕Ｕ惴ㄌ岣吡讼到y(tǒng)的自適應能力，能夠根據(jù)響應參數(shù)的漂移 調(diào)整校正系數(shù)，是目前研究的主要方向 [35]。 在介紹具體的校正算法之前，首先做一個假設：假設紅外焦平面陣列每個探測元在響應范圍內(nèi)，對紅外輻射的響應都為線性響應。對于焦平面陣列中處于第 i 行、 j 列的陣列元，在 n 時刻的輸出響應模型，可以表示為： ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 。 0 )i j i j i j i jX n k n Y n b n i M j N? ? ? ? ? ? （ 31） 式中， ()ijYn— 為第 ij 個陣列元在 n 時刻接收到的輻射量 ()ijXn— 為第 ij 個陣列元在 n 時刻的響應輸出 ()ijkn— 為第 ij 個陣列元在 n 時刻的增益因子 ()ijbn— 為第 ij 個陣列元在 n 時刻的偏置因子 在理想的情況下，各探測元的增益因子 ()ijkn都是相同的，并且偏置因子 ()ijbn 都為 0，這樣， ()ijXn 就可以真實的反映出輸入圖像。但是在實際情況中，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。上式又可表示為： ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 。 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 個陣列元在 n 時刻的增益校正因子 ( ) ( ) / ( )ij ij ijO n b n k n?? 為第 ij 個陣列元在 n 時刻的偏移量校正因子 式（ 3