一种红外焦平面探测器盲元筛选方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103310108A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103310108103310108A(43)申请公布日2013.09.18(21)申请号201310251793.X(22)申请日2013.06.21(71)申请人中国科学院上海技术物理研究所地址200083上海市虹口区玉田路500号(72)发明人华桦董美凤胡晓宁叶振华何凯李杨(74)专利代理机构上海新天专利代理有限公司31213代理人郭英(51)Int.Cl.G06F19/00(2011.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书4页说明书4页附图3页附图3页(54)发明名称一种红外焦平面探测器盲元筛选方法(57)摘要本发明公开了一种红外焦平面探测器盲元筛选方法。本发明用于筛选面阵红外焦平面探测器中特定形状的盲元，并对其数量、连续盲元团簇的质心、连续盲元数等信息进行统计。本发明的方法步骤包括：1，生成待筛选的特定形状的盲元矩阵；2，求解探测器原始盲元数据中的连续盲元信息；3，寻找包围连续盲元团簇的最小盲元团簇矩阵；4，求解最小盲元团簇矩阵的信息；5，循环判断连续盲元团簇矩阵中是否包含待筛选的特定形状的盲元；6，统计保存筛选结果。本发明的优点是实现了特定形状的盲元筛选的自动化，提高了盲元筛选的效率，并且本发明使用的方法计算过程简单、运算速度快。CN103310108ACN1038ACN103310108A权利要求书1/3页1.一种红外焦平面探测器盲元筛选方法，包括以下步骤：步骤一：生成待筛选的特定形状的盲元矩阵B=[bij]，矩阵B的大小为I×J，有式中，I×J取8×1，5×2，4×3，3×3或2×2，i，j为下标，i的取值范围是1，2，3，...，I，j的取值范围是1，2，3，...，J；步骤二：求解红外焦平面探测器原始盲元数据矩阵BW中的连续盲元信息cc，有cc=bwconncomp(BW)(2)式中，原始盲元数据矩阵BW为X×Y大小的二值矩阵，由红外焦平面探测器盲元测试系统对实际器件进行盲元测试后生成，X×Y为被测试红外焦平面探测器的规模，bwconncomp()为MATLAB8.0软件中的函数，其中，连续盲元信息cc为bwconncomp()函数生成的数据结构体，该数据结构体包含以下数据：1.cc.Connectivity，为整数；2.cc.NumObjects，为整数；3.cc.ImageSize，为1×2大小的矩阵；4.cc.PixelIdxList，为1×cc.NumObjects大小的元胞矩阵；步骤三：求解红外焦平面探测器原始盲元数据矩阵BW中连续盲元团簇的个数S，有S=cc.NumObjects(3)；步骤四：求出包围连续盲元团簇的最小盲元团簇矩阵CMs，其中，s为下标，s的取值为1，2，3，...，S，其中，最小盲元团簇矩阵CMs的求取步骤如下：4‐1)求解最小盲元团簇矩阵的大小信息ccbbox，有ccbbox=regionprops(cc,’BoundingBox’)(4)式中，regionprops(,’BoundingBox’)为MATLAB8.0软件中的函数，其中，最小盲元团簇矩阵的大小信息ccbbox为regionprops(,’BoundingBox’)函数生成的数据结构体，该数据结构体包含ccbbox.BoundingBox一种数据，其中，ccbbox.BoundingBox为S组1×4大小的矩阵MNs，有MNs=[MN1sMN2sMN3sMN4s](5)式中，MN1s，MN2s为小数，MN3s，MN4s为整数；4‐2)求解最小盲元团簇矩阵的图像信息ccimg，有ccimg=regionprops(cc,’Image’)(6)式中，regionprops(,’Image’)为MATLAB8.0软件中的函数，其中，最小盲元团簇矩阵的图像信息ccimg为regionprops(,’Image’)函数生成的数据结构体，该数据结构体包含ccimg.Image一种数据，其中，ccimg.Image为S组MN3s×MN4s大小的最小盲元团簇矩阵有2CN103310108A权利要求书2/3页式中，mn3s，mn4s为下标，mn3s的取值为1，2，3，...，MN3s，mn4s的取值范围为1，2，3，...，MN4s；步骤五：求解最小盲元团簇矩阵的质心信息ccct，有ccct=regionprops(cc,’Centroid’)(8)式中，regionprops(,’Centroid’)为MATLAB8.0软件中的函数，其中，最小盲元团簇矩阵的质心信息ccct为regionprops(,’Centroid’)函数生成的数据结构体，该数据结构体包含ccct.Centroid一种数据，其