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基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法研究
摘要
红外焦平面阵列(IRFPA)作为红外成像的核心部件，其非均匀性对图像质量产生重大影响。针对此问题，漂移补偿被广泛运用于非均匀性校正中。本文提出一种基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法，在实验结果中证明了其有效性。
关键词：红外焦平面阵列；非均匀性校正；漂移补偿；改进算法
Abstract
Infraredfocalplanearray(IRFPA)isthecorecomponentofinfraredimaging,anditsnon-uniformityhasasignificantimpactonimagequality.Driftcompensationhasbeenwidelyusedinnon-uniformitycorrection.Inthispaper,weproposeanimprovedalgorithmfornon-uniformitycorrectionofIRFPAbasedondriftcompensation,whichhasbeenproveditseffectivenessinexperimentalresults.
Keywords:infraredfocalplanearray;non-uniformitycorrection;driftcompensation;improvedalgorithm
1.研究背景
随着红外成像技术的发展，红外焦平面阵列(IRFPA)成为红外成像技术中的核心部件。IRFPA的非均匀性是影响红外成像质量的主要因素之一，需要进行非均匀性校正。目前，漂移补偿是非均匀性校正中被广泛使用的方法之一。不过，传统漂移补偿方法存在缺陷，需要改进。
2.传统漂移补偿方法
漂移补偿是一种可以对红外图像中的非均匀性进行校正的方法。传统漂移补偿方法可以分为以下几个步骤：
(1)图像预处理：对图像进行平滑、滤波等处理，提高后续处理的效果；
(2)辐射值归一化：将图像辐射值映射到一个相对的值域范围内，使得整幅图像的动态范围相同；
(3)漂移估算：将图像分为多个区域，计算每个区域中心位置的漂移量；
(4)漂移补偿：根据每个区域的漂移量，将每个像素位置移动对应的漂移量，将不同区域补偿结果拼接起来；
(5)后处理：对补偿结果进行进一步的去噪、平滑等处理。
传统漂移补偿方法虽然能够在一定程度上改善IRFPA的非均匀性，但存在以下几个缺陷：
(1)易受到运动影响：传统漂移补偿方法依赖于漂移估算结果，当场景中存在运动目标时，会对漂移估算产生干扰，导致补偿结果不准确。
(2)动态范围限制：传统漂移补偿方法将图像辐射值映射到相对的值域范围内，补偿后的图像动态范围受到限制，无法真实地反映原始图像的辐射强度分布。
3.改进算法
为了解决传统漂移补偿方法存在的缺陷，本文提出了一种基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法。具体步骤如下：
(1)尺度变换：将图像尺度调整为较小，减少漂移估算的复杂度和运动干扰的影响；
(2)利用深度学习进行漂移估算：利用深度学习算法进行漂移估算，能够更准确地对漂移进行估算，同时可以很好地解决运动干扰的问题；
(3)辐射强度统一映射：采用自适应辐射强度统一映射算法，使得图像的动态范围更加丰富，能够更真实地反映场景中的物体辐射强度分布；
(4)仿射变换补偿：利用仿射变换对漂移进行校正，使得漂移补偿结果更加准确；
(5)后处理：对补偿结果进行进一步的去噪、平滑等处理，得到最终的非均匀性校正结果。
4.实验结果
为了验证本文提出的基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法的有效性，在实验中，我们采用了一组实际场景的红外图像进行了测试。测试结果表明，本文提出的改进算法相比传统漂移补偿方法，有明显的改善，非均匀性校正结果更加准确，并且具有更好的动态范围和去噪效果。
5.结论
本文提出了一种基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法，并在实验中验证了其有效性。改进算法采用了深度学习等新技术，并结合自适应辐射强度统一映射算法，能够更准确地进行漂移校正，并得到更真实、更准确的非均匀性校正结果。