基于读出电路结构的红外焦平面图像非均匀校正算法

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1、第35卷第2期光电工程Vol.35,No.22008年2月Opto-ElectronicEngineeringFeb,2008文章编号：1003-501X(2008)02-0066-05基于读出电路结构的红外焦平面图像非均匀校正算法全勇，朱红，何泰诚(西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所，西安710071)摘要：为了改善基于图像配准的红外焦平面迭代非均匀校正算法的性能，在此基础上提出了一种新的红外焦平面图像非均匀校正算法。首先分析了真实图像的噪声规律，利用红外焦平面的读出电路结构特性建立了噪声模型。而后分两部分对算法

2、原理进行分析，最后用仿真数据对算法的有效性给予了验证。通过与其他算法的校正结果比较，证实该算法具有收敛速度快、计算复杂度低、数据存储量小等优点。关键词：红外焦平面；非均匀校正；读出电路结构；最小二乘算法中图分类号：TN215文献标志码：AAlgorithmforNonuniformityCorrectionofInfraredFocalPlaneArraysBasedonReadoutArchitectureQUANYong，ZHUHong，HETai-cheng(InstituteofPatternRecognitio

3、nandIntelligentControl,SchoolofElectronicEngineering,XidianUniversity,Xi’an710071,China)Abstract:Inordertoimprovetheperformanceofiterativeleastsquarealgorithmbasedonimageregistrationfornonuniformitycorrectionofinfraredfocalplanearrays,anewalgorithmwaspresented.Fi

4、rstly,accordingtothenoiseregularityofactualimages,thenoisemodelofthealgorithmwasconstructedwiththeknowledgeofreadoutarchitectureforimagingsystem.Thentheprincipleofthealgorithmwasprovidedintwopartstobeanalyzed.Finally,resultswerepresentedtodemonstratetheefficiency

5、ofthealgorithm.Comparedwithothercorrectionalgorithms,thealgorithmhassomeadvantages,suchasfastconvergencerate,lowcomputationalcomplexityandsmallmemoryresources.Keywords:infraredfocalplane;nonuniformitycorrection;readoutarchitecture;leastsquarealgorithm1引言近年来，凝视型红外

6、焦平面成像系统已经成为红外成像系统最有发展前景的探测器件。但由于制造工艺的限制，焦平面阵列探测单元响应度不完全一致，导致了叠加在图像上的空间噪声，即固定图形噪声，严重影响了红外系统的成像质量和辐射测量精度。因此，红外图像的非均匀校正成为目前亟待解决的问题。已有的非均匀校正技术大致可分为两大类：第一类是基于黑体的非均匀校正技术，其光学和机械结构复杂，达不到实时校正要求；第二类是基于场景的非均匀校正技术，它直接利用场景信息，克服了黑体校[1][2]正的缺点，成为目前研究的主要方向。比如，Scribner等提出的时域高通滤波算

7、法、神经网络校正算法、[3][4]Harris等提出的恒定统计算法和Torres等提出的卡尔曼滤波校正算法等均属于此类。然而，这些算法又不可避免的存在一些缺陷：时域高通滤波要求探测单元成像具有较高的时空遍历性，神经网络算法利用噪收稿日期：2007-03-21；收到修改稿日期：2007-11-29基金项目：国家自然科学基金资助项目(60572151)作者简介：全勇(1983-)，男(汉族)，陕西城固人，硕士，主要从事图像处理和信号处理方面的研究工作。E-mail:qy3346@163.com2008年2月全勇等：基于读出电

8、路结构的红外焦平面图像非均匀校正算法67声图像的四邻域平均作为图像像素灰度的期望值导致算法结果不理想，恒定统计算法和卡尔曼滤波校正算法又要求探测单元接收的辐射量位于同一个范围，即满足恒定范围假设。文献[5]提出的基于图像配准的非均匀校正算法和文献[6]提出的迭代最小二乘算法也属于基于场景的非均匀校正技术。它们很大程度