红外图像非均匀性校正算法评估

红外图像非均匀性校正算法的选择直接影响成像质量和实现的难易程度.通过采集到的红外图像,对常用的几种非均匀性校正算法进行了定量分析和定性比较,结果发现,两点非均匀性校正算法、两点与LMS综合算法均有较好的校正效果,但综合算法具有更小的剩余非均匀性.非均匀性的评估为红外图像处理算法的选择提供了依据.     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

基于BP神经网络的焦平面阵列的非均匀性校正

传统的基于BP神经网络的非均匀性校正算法由于采用了四邻域均值代替期望值,使得图像呈现低通的特性.本文针对红外焦平面阵列成像系统,对传统的神经网络算法进行了改进,将加权中值滤波处理后的结果作为期望输出,并在神经网络算法中权值修正时加入了动量项,加快了算法的收敛速度.通过仿真实验,与传统的神经网络相对比,校正效果得到明显的改善.     

改进的神经网络非均匀性校正算法研究

针对传统神经网络非均匀性校正算法所存在的像素点期望值估计不准确、场景长时间静止时校正图像发生衰退以及校正图像出现鬼影的问题,在原有的神经网络算法的基础上做了进一步的改进。主要包括三个部分:首先,计算场景的局部方差,设置合理判断阈值,区别不同的场景区域;再通过比较前后两帧场景的绝对误差值,判别场景是否静止,来控制校正参数是否更新;然后利用图像配准的方法,计算出帧间位移,对校正步长做出修正。最后与传统神经网络算法进行对比实验,结果表明,改进的神经网络算法在鬼影抑制和非均匀性校正方面都具有较好的效果。     

红外图像去斑算法及其实时实现

针对某型红外观测系统非均匀定标受校正算法、环境变化等因素影响带来的黑斑和细胞状条纹问题，提出了基于神经网络的非均匀校正算法，并利用高速信号处理器和可编程器件研制成功了工程化硬件处理系统．经与红外观测系统联调结果表明，该算法在自适应地去除斑纹的同时可较好地保留图像的细节信息，并可在所研制的硬件系统上实时实现．     

基于Nios红外图像实时非均匀性校正研究

针对红外成像系统在图像处理中所涉及的数据量大,实时处理难于实现的特点,运用Altera公司SOPC-Nios嵌入式软核心处理器技术,提出一种利用FPGA硬件实现红外焦平面阵列实时非均匀性两点校正的方法.该方法针对非均匀性校正关键的内部循环和耗时算法,创建Nios嵌入式处理器的定制指令,将复杂的顺序指令简化为硬件实现的单指令,用硬件实现校正算法,极大地提高了系统的处理速度和性能,有效地解决了红外成像技术中实时性难题.     

基于DSP的实时红外图像处理系统

以TI公司的高性能数字信号处理器TMS320C6201为核心器件,设计了实时非致冷红外图像处理系统.阐述了一种基于Curvelet 变换的红外图像增强算法和Curvelet 变换应用于红外图像增强的过程,研究了Curvelet 系数的调整方法.该系统在DSP上实现了红外图像增强算法及基于两点法的红外图像非均匀校正,用USB2.0接口芯片与主机通信,实时性好,工作稳定可靠.     

一种改进的自适应非均匀性校正算法

针对扫描型红外成像系统的特点,对局部恒定统计校正算法进行了研究和改进.新算法在原算法的基础上增加局部像素处理,可以单帧内完成非均匀性校正.仿真结果表明该算法能够有效地去除非均匀性引起的横条纹,并且算法具有很好的实时性,能够满足高速实时图像处理的要求.     

红外焦平面器件非均匀性校正的FPGA实现

提出了一种基于FPGA的红外焦平面非均匀性校正的实现方案。在系统中,采用基于黑体的两点校正的方案。另外,校正参数的获取,可以采用两种工作模式,通过存储器下载和在线计算校正参数。实验表明,这种解决方案可以实时完成校正处理,并有效地抑制了器件的非均匀性。     

基于FPGA的直方图投影增强算法

在凝视非制冷焦平面热像仪中,为了获得清晰的红外图像,必须对焦平面器件进行非均匀性校正和盲元填充,同时为了提高识别细小目标和特殊目标的能力,要对原始的红外图像进行图像增强等处理．本文给出了基于FP-GA实现的图像处理算法,该算法硬件实现结构合理、充分利用流水,时间耗费和逻辑单元的耗费都比较小,是比较优秀的FPGA硬件结构设计实现的算法．     

改进卡尔曼滤波的IRFPA非均匀性校正算法

提出一种改进的卡尔曼滤波的IRFPA非均匀性校正算法,该算法使用求逆引理对传统迭代公式进行求逆变换,使用误差协方差逆阵形式实现迭代过程,使算法计算复杂度由nk×nk阶矩阵求逆降低至nk维对角矩阵求逆,简化了传统卡尔曼滤波算法的递推过程,提高了实时性能．通过对实际采集的红外图像序列进行仿真实验,结果表明：该算法在继承传统校正算法校正精度的同时,兼顾提高了算法校正速度,运行效率可以提高至2倍．     

基于场景的自适应红外焦平面非均匀校正技术

为提高基于场景的自适应算法性能,根据图像非线性滤波理论,提出采用中值滤波进行图像前处理的自适应红外焦平面校正技术。该算法经过仿真图像序列和实际图像测试,达到较高的非均匀校正水平,降低了固定图案噪声,保护了图像细节。同时算法具有计算复杂度低,可以有效获得随帧数变化的探测器增益和偏置参数。     

基于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正

针对在高光谱偏振成像系统中,由于红外面阵探测器CCD像元响应的不均匀性引起像素误差,提出了一种适于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正的方法。本文采用积分球进行辐射定标,分析输出辐照度和像元响应的关系,提出了曲线拟合方法,此方法加快了运算速度并使得输出非均匀性减小了90%以上。根据实验结果对粗糙度进行对比分析,场景的粗糙度降低了20%以上,得到在单色光和复色光下粗糙度一致,解决了在高光谱全偏振成像时CCD对其造成的影响,从而使得光谱精度更高。     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法的研究

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性,会严重影响红外成像质量。对非均匀性的主要来源和表现形式进行了探讨,介绍了在工程应用中常用的校正方法,两点温度校正法、时域高通滤波法和人工神经网络法,给出详细的推导,并对几种校正算法进行了分析和研究,对这几种校正算法的优点和缺点进行讨论和综合对比,为进一步开展红外焦平面非均匀性校正提供参考意见。     

机械化学抛光中晶圆材料切削率和非均匀性有限元模型

提出了一个机械化学抛光中晶圆材料非均匀性的有限元模型.通过分析压力、摩擦力、抛光垫和承载膜的可压缩性对晶圆的应力分布的影响,研究了抛光过程中晶圆厚度的不均匀性.结果证明非均匀剪应力是晶圆厚度变化的一个主要原因.这个模型也建立了声发射信号的变化和晶圆厚度不均匀性的关系.通过对晶圆材料切削率的声发射信号监测,证明了实验结果和模型预测值的一致性.     

透镜列阵光学系统的小尺度不均匀性

透镜列阵(LA)光学系统各子光束在焦面上叠加产生干涉现象,引起光强的小尺度不均匀性。根据广义惠更斯－菲涅耳衍射积分理论和物理光学,推导出了透镜列阵光学系统的光强分布和多光束干涉条纹公式。给出的LA小尺度不均匀性变化规律详细的数值计算结果,与物理光学的公式符合很好。研究发现,适当离焦时光强的高频调制会随之变化,当离焦量Δz=2 mm时,干涉主极大间隔明显减少,小尺度的不均匀性得到了明显的改善。     

An efficient algorithm and FPGA implementation of video luminance transient improvement

<正> In this paper,a high-performance and low-complexity luminance transient improvement (LTI) algorithmis proposed and efficiently implemented on field programmable gate array (FPGA) devices,whichcan be widely used to enhance the sharpness of digital video.The proposed algorithm generates the correctionsignal by using the difference of the outputs of two Gaussian filters with different variances,andthen modulates the correction signal adaptively according to the local contrast information of video frames.A 2-D min/max nonlinear filter is employed to suppress overshoots around edges.The proposed algorithmis thoroughly confirmed by experiments and compared with other algorithms on images,which producessteeper edges and better visual quality while suppressing noise and artifacts.And the hardware architecturesuitable for FPGA implementation is optimized based on the property of the algorithm and proves tobe effective and efficient in many respects,such as resource consumption,performance and reconfigurability.The specific implementation details on both Xilinx and Altera FPGA devices are also described inthis paper.