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非制冷焦平面阵列红外图像非均匀性校正研究的综述报告
随着红外技术的不断发展和应用，红外焦平面阵列成为红外成像领域的重要组成部分。由于焦平面阵列成像时的红外图像非均匀性，导致图像质量下降，影响人眼直观观察和图像处理的效果。因此，对红外图像进行非均匀性校正已经成为一项必要的技术。
非制冷焦平面阵列红外图像非均匀性校正方法主要可以分为两类：传统的校正方法和基于计算机视觉的校正方法。
传统校正方法主要是基于场效应晶体管（FET）或金属氧化物半导体（MOS）可调增益放大器，通过利用焦平面阵列的感光电流与灰度响应之间的关系，对图像进行灰度校正。其中一种典型的方法是非线性灰度校正，先对原始图像进行灰度线性化处理，然后通过多项式插值或者样条插值，得到灰度非线性校正曲线。在根据此曲线对原始图像进行灰度映射，使各个灰度级之间的差异更加平缓，从而达到非均匀性校正的目的。
基于计算机视觉的校正方法，主要是通过图像处理算法，对红外图像中的非均匀性进行识别与减弱。这类算法常用的是基于背景参照的方法，首先定义图像背景区域，例如灰度值最小区域或大致均匀的区域，然后利用背景区域中的灰度值作为参考值，来对其他区域中的灰度值进行校正。基于背景参照的算法有直接法和间接法。其中，直接法多用于单帧图像的非均匀校正，而间接法则多用于视频图像的非均匀校正。另外，还有一些特殊方法，如借助比较大的基础且满足模型的无控试验数据来进行程序校正等，这类方法有一定的局限性，但一旦选取了合适样本，通常能提供较高精度的校正结果。
总之，红外图像非均匀性校正是非制冷焦平面阵列应用过程中必要的预处理程序，根据实际数据情况和算法复杂性可选择不同的校正方法。需要指出的是，现有的非均匀校正算法普遍适用于单波段下的非均匀问题，而对于多波段融合等更加复杂的应用场景，需要进一步探索和研究。