魏煥然++李慧敏

摘 要：紅外焦平面陣列普遍存在非均勻性，會嚴重影響紅外成像質量。對非均勻性的主要來源和表現(xiàn)形式進行了探討，介紹了在工程應用中常用的校正方法，兩點溫度校正法、時域高通濾波法和人工神經網絡法，給出詳細的推導，并對幾種校正算法進行了分析和研究，對這幾種校正算法的優(yōu)點和缺點進行討論和綜合對比，為進一步開展紅外焦平面非均勻性校正提供參考意見。

關鍵詞：紅外焦平面陣列 非均勻性 校正算法 對比

中圖分類號：TN21 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）09（b）-0003-03

近幾十年來，無論在軍事上還是在商業(yè)領域，紅外成像技術獲得了突飛猛進的發(fā)展，其中紅外焦平面探測器的應用是一個關鍵因素。紅外焦平面器件是一種輻射敏感和信息處理功能兼?zhèn)涞男乱淮t外探測器，是當今技術性能最先進的紅外探測器，用它構成的紅外成像系統(tǒng)較傳統(tǒng)的光機掃描紅外成像系統(tǒng)具有結構簡單、工作穩(wěn)定可靠、靈敏度高、噪聲等效溫差小等優(yōu)點，但紅外焦平面陣列器件由于受到探測器材料和工藝水平所限，紅外焦平面各探測單元對同一輻射很難達到輸出的一致，導致圖像噪聲，目標圖像質量差等情況，這就是所謂紅外焦平面陣列非均勻性，因此對紅外焦平面陣列非均勻性校正方法的研究也成了當今一個重要的研究方向。文中對非均勻性的主要來源和表現(xiàn)形式進行了探討，然后對工程中常用的兩點溫度校正法、時域高通濾波法和人工神經網絡法的校正算法進行了分析和研究，給出詳細的推導，并對各種校正算法的優(yōu)點和缺點進行討論和綜合對比。

1 非均勻性的主要來源和表現(xiàn)形式

探討紅外成像非均勻性的來源及其表現(xiàn)形式對于非均勻性校正是十分重要的。通過分析非均勻性來源，探討其成因，以利于校正算法的研究。非均勻性的主要來源和表現(xiàn)形式可分為以下幾種。

1.1 1/f噪聲

1/f噪聲是由半導體的表面電流所引起的。不同的陣列元內部的1/f可以近似的認為彼此不相關，屬于非平穩(wěn)隨機過程。

1.2 探測器中各陣列元的響應特性不一致

這種不一致是由制造過程中的隨機性所引起的，如焦平面陣列各探測器元有效面積的不同以及半導體摻雜的變化等原因，其表現(xiàn)為信號乘性和加性的變化。當陣列具有較高的穩(wěn)定性時，這種非均勻性在像平面上的模式是固定的。

1.3 電荷傳輸效率

這種非均勻性存在于采用位移讀出的焦平面陣列中，表現(xiàn)為圖像平面上的陰影，隨像素點與陣列讀出節(jié)點的距離作指數(shù)變化，距離越大，亮度越暗。通常也表現(xiàn)為固定的乘性噪聲。

1.4 紅外光學系統(tǒng)的影響

例如，鏡頭的加工精度、孔徑的影響等因素，它表現(xiàn)為固定的乘性噪聲。

1.5 無效探測陣列元的影響

在焦平面上，有少量的陣列敏感元對紅外輻射的響應很弱或幾乎不響應，這些陣列元在圖像上表現(xiàn)為黑點。

1.6 焦平面陣列所處環(huán)境的溫度變化

溫度的變化將對所有的陣列元起作用，溫度的變化是隨機的。

由以上分析可以看出，引起紅外焦平面探測器成像的非均勻性的原因有多種，但可分為兩類，一是與探測器本身性能有關，另一是與探測器本身無關，對于第二類原因校正難度很大，現(xiàn)在非均勻性校正的研究主要是對第一類。

2 校正算法介紹

2.1 兩點溫度校正法

（1）算法原理。

兩點溫度校正法應滿足：各陣列元的響應特性在所感興趣的溫度范圍內為線性、在時間上穩(wěn)定、并假定1/f噪聲的影響較小，非均勻性引入固定模式的乘性和加性噪聲。在此條件下，焦平面陣列探測器中第（i，j）各陣列元的響應輸出為

因為乘性增益校正因子的存在，大大增加算法的動態(tài)范圍。在實際系統(tǒng)應用中，可以通過緩存不同溫度黑體輻射兩點校正得到的結果，對輸入的待校正結果實現(xiàn)實時非均勻校正。這種校正方法速度快，系統(tǒng)開銷小，不需要復雜的電路，在確定校正系數(shù)之后，只要簡單的乘加邏輯和一定的存儲區(qū)域就可以完成非均勻校正。但由于焦平面陣列存在隨溫度的飄移，也就是系統(tǒng)的響應增益和響應偏置會隨環(huán)境改變而改變，當漂移問題比較嚴重時，紅外系統(tǒng)必須停止系統(tǒng)操作，重新進行新的校正系數(shù)的求取。

2.2 時域高通濾波法

（1）算法原理。

陣列單元的響應特性隨時間的緩慢變化和陣列元內部的1/f噪聲集中在低頻部分。目標相對于雜波背景在像面上有較大的運動速度，因此目標信號具有相當?shù)母哳l能量；而背景雜波，如云層等因素在像平面上的移動速度很小或相對靜止，因而表現(xiàn)為低頻分量。因此，采用高通濾波器方法可以在實現(xiàn)非均勻性校正的同時達到突出目標的目的。其原理如圖所示（假設增益因子為1）。

其中，N為設置的幀數(shù)?？梢韵燃僭O某像素在第n幀經校正后得到一個濾波器輸入量，經過無限沖擊響應濾波器低通濾波后，得到了低通濾波輸出，再通過減法運算，得到一個高通濾波輸出。經變換，得到傳遞函數(shù)為

（2）算法分析。

時域高通濾波算法簡單，速度快，適用于存在運動的場景，能夠有效的去除場景中的存在的固定噪聲。但對于靜止場景而言，時域高通濾波算法可能會將場景與固定噪聲一起通過低通濾波器去除，產生圖像的消隱現(xiàn)象。另外，因為低通濾波器是通過時域上的加權累加進行更新，新加入的幀的權重低于以往的累加，因此這樣可以避免異常的噪聲對濾波器性能的影響。但當存在長時間靜止的亮目標突然產生運動，新加入的場景亮度較原來亮度差距較大時，由于系數(shù)更新緩慢，就會在局部出現(xiàn)鬼影現(xiàn)象，鬼影現(xiàn)象是自適應更新系數(shù)的校正算法中共有的問題。

2.3 人工神經網絡法

（1）算法原理。

人工神經網絡法可以自適應地進行校正系數(shù)，具體方法是：讓每個神經元連接一個陣列元，再設計一個隱含層，它的每個神經元就像水平細胞那樣與臨近幾個陣列元連接起來，得到它們的平均輸出值，反饋到其上層神經元，計算非均勻性，采用最陡下降法，依據實際景像逐幀迭代，直到最佳狀態(tài)（如圖2）。過程如下：endprint

（2）算法分析。

神經網絡校正算法采用自適應的更新機制，能夠有效的解決紅外探測器中響應參數(shù)的漂移問題，較兩點溫度校正法具有更好的自適應性。神經網絡校正法利用周圍點的均值作為隱含層的期望。其基本假設是圖像相鄰像元之間存在一定的相關度。這種隱含層求取方式平滑了該點與周圍點間存在的響應輸出差異，用這樣的期望來進行校正系數(shù)的更新，有利于減少像元間存在的非均勻性；然而也因為這種期望求取方式，當場景存在較長時間靜止時，輸出圖像的邊緣會出現(xiàn)模糊，弱小目標的信噪比可能會降低。這種算法要求場景必須存在運動，否則長時間更新后難以避免鬼影現(xiàn)象的產生。

3 幾種算法的比較

兩點校正算法精度低，動態(tài)范圍小，特別是當IRFPA各探測器單元形影的非線性比較突出時，校正效果顯著變差。但是兩點校正法適合于所有類型的紅外圖像非均勻性校正，被廣泛應用于軍事和商業(yè)領域上。其它幾種方法雖然在一定的范圍內精度較高，但由于適用性小，一般用在特殊領域。三種方法的優(yōu)缺點見表1。

4 結語

盡管國內外對紅外焦平面陣列非均勻性校正算法還有很多，如：基于場景的代數(shù)算法、基于干擾抵消原理的自適應校正法和基于低次插值的多點校正算法等，但目前在商業(yè)上推廣和軍事上廣泛應用的還是兩點溫度校正法，專家和工程師們著眼點依然是修正完善兩點溫度校正法，提高精度和算法處理速度。同時，其它非線性校正方法也在被許多研究機構大力的研究，如人工神經網絡校正法，時域高通濾波法。本文介紹的幾種算法是近年來國內外研究中比較具有代表性的，這些算法具有各自的特點，在工程應用中有一定的實用價值。

參考文獻

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[11] 陳銳，談新權.紅外圖像非均勻性校正方法綜述[J].紅外技術，2002（1）：1-3.

[12] 王英瑞，紅外探測器響應非均勻性對系統(tǒng)靈敏度的影響[J].紅外與激光工程，2006，35（3）：258-261.endprint

（2）算法分析。

神經網絡校正算法采用自適應的更新機制，能夠有效的解決紅外探測器中響應參數(shù)的漂移問題，較兩點溫度校正法具有更好的自適應性。神經網絡校正法利用周圍點的均值作為隱含層的期望。其基本假設是圖像相鄰像元之間存在一定的相關度。這種隱含層求取方式平滑了該點與周圍點間存在的響應輸出差異，用這樣的期望來進行校正系數(shù)的更新，有利于減少像元間存在的非均勻性；然而也因為這種期望求取方式，當場景存在較長時間靜止時，輸出圖像的邊緣會出現(xiàn)模糊，弱小目標的信噪比可能會降低。這種算法要求場景必須存在運動，否則長時間更新后難以避免鬼影現(xiàn)象的產生。

3 幾種算法的比較

兩點校正算法精度低，動態(tài)范圍小，特別是當IRFPA各探測器單元形影的非線性比較突出時，校正效果顯著變差。但是兩點校正法適合于所有類型的紅外圖像非均勻性校正，被廣泛應用于軍事和商業(yè)領域上。其它幾種方法雖然在一定的范圍內精度較高，但由于適用性小，一般用在特殊領域。三種方法的優(yōu)缺點見表1。

4 結語

盡管國內外對紅外焦平面陣列非均勻性校正算法還有很多，如：基于場景的代數(shù)算法、基于干擾抵消原理的自適應校正法和基于低次插值的多點校正算法等，但目前在商業(yè)上推廣和軍事上廣泛應用的還是兩點溫度校正法，專家和工程師們著眼點依然是修正完善兩點溫度校正法，提高精度和算法處理速度。同時，其它非線性校正方法也在被許多研究機構大力的研究，如人工神經網絡校正法，時域高通濾波法。本文介紹的幾種算法是近年來國內外研究中比較具有代表性的，這些算法具有各自的特點，在工程應用中有一定的實用價值。

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（2）算法分析。

神經網絡校正算法采用自適應的更新機制，能夠有效的解決紅外探測器中響應參數(shù)的漂移問題，較兩點溫度校正法具有更好的自適應性。神經網絡校正法利用周圍點的均值作為隱含層的期望。其基本假設是圖像相鄰像元之間存在一定的相關度。這種隱含層求取方式平滑了該點與周圍點間存在的響應輸出差異，用這樣的期望來進行校正系數(shù)的更新，有利于減少像元間存在的非均勻性；然而也因為這種期望求取方式，當場景存在較長時間靜止時，輸出圖像的邊緣會出現(xiàn)模糊，弱小目標的信噪比可能會降低。這種算法要求場景必須存在運動，否則長時間更新后難以避免鬼影現(xiàn)象的產生。

3 幾種算法的比較

兩點校正算法精度低，動態(tài)范圍小，特別是當IRFPA各探測器單元形影的非線性比較突出時，校正效果顯著變差。但是兩點校正法適合于所有類型的紅外圖像非均勻性校正，被廣泛應用于軍事和商業(yè)領域上。其它幾種方法雖然在一定的范圍內精度較高，但由于適用性小，一般用在特殊領域。三種方法的優(yōu)缺點見表1。

4 結語

盡管國內外對紅外焦平面陣列非均勻性校正算法還有很多，如：基于場景的代數(shù)算法、基于干擾抵消原理的自適應校正法和基于低次插值的多點校正算法等，但目前在商業(yè)上推廣和軍事上廣泛應用的還是兩點溫度校正法，專家和工程師們著眼點依然是修正完善兩點溫度校正法，提高精度和算法處理速度。同時，其它非線性校正方法也在被許多研究機構大力的研究，如人工神經網絡校正法，時域高通濾波法。本文介紹的幾種算法是近年來國內外研究中比較具有代表性的，這些算法具有各自的特點，在工程應用中有一定的實用價值。

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