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基于场景的非均匀性校正

作　者: 龚曼曼
导　师: 陈钱
学　校: 南京理工大学
专　业: 光学工程
关键词: 红外焦平面阵列基于场景的非均匀性校正神经网络法高通滤波法运动补偿法代数法鬼影
分类号: TN215
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

红外焦平面阵列器件是目前最先进也最常用的红外成像系统的探测器件,但是其固有的非均匀性严重影响了成像质量,所以非均匀性校正成为图像处理中的关键技术之一。基于场景的非均匀性校正由于不需要定标设备,可使系统连续工作等优点已经成为该领域的研究热点。本文首先介绍了红外焦平面阵列器件的非均匀性及其产生机理,阐述了红外图像非均匀性的特点,并介绍了探测器的响应模型和校正模型的基础；然后在分析非均匀性校正意义的基础上简单介绍了两点校正算法和恒定统计法,并阐述了基于场景的非均匀性校正算法的优势。接着将基于场景的非均匀性校正算法分为统计类和基于配准的校正算法两类,并进行了详细的分析和深入的研究。重点对时域高通滤波法和神经网络法进行研究：提出了一种参数可存的时域高通滤波算法,提高了收敛速度和实用性；提出的二次校正的神经网络算法和基于牛顿插值的神经网络算法具有更好的校正效果。通过实验验证,从人眼视觉的主观评价上得出本文算法能对非均匀性进行校正并且比传统算法的校正结果要好的结论。同时对本文中提到的传统算法和本文提出的新算法进行客观性能评价,通过分析比较,从而证明本文提出的算法的有效性和实用性。最后分析鬼影的产生原因,研究了去鬼影的算法,并通过了实验验证。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 红外技术概述  7-9
    1.1.1 红外热成像技术发展  8-9
    1.1.2 红外成像系统的分类  9
  1.2 红外焦平面阵列技术  9-11
  1.3 本文研究背景及主要内容  11-13
    1.3.1 本文研究背景  11-12
    1.3.2 本文主要工作  12-13
2 红外焦平面阵列图像的非均匀性分析  13-20
  2.1 红外焦平面阵列的图像非均匀性特点  13-16
    2.1.1 红外图像特点  13-14
    2.1.2 红外图像的非均匀性  14
    2.1.3 非均匀性的定义  14-16
  2.2 红外焦平面阵列非均匀性的产生机理  16-17
    2.2.1 系统自身的非均匀性  16-17
    2.2.2 外界引入的非均匀性  17
  2.3 红外焦平面阵列非均匀性响应模型  17-20
3 红外焦平面阵列图像的非均匀性校正基本算法研究  20-24
  3.1 非均匀性校正算法概述  20-21
    3.1.1 非均匀性校正意义  20
    3.1.2 非均匀性校正算法分类  20-21
  3.2 基于定标的非均匀性校正  21-22
  3.3 恒定统计法  22-24
    3.3.1 算法介绍  22-23
    3.3.2 恒定统计平均法的优缺点  23-24
4 基于场景的红外焦平面阵列图像的非均匀性校正算法介绍  24-46
  4.1 时域高通滤波法  24-29
    4.1.1 时域高通滤波算法原理  24-27
    4.1.2 时域高通滤波算法的优缺点  27
    4.1.3 参数可存的时域高通滤波算法的应用  27-29
  4.2 神经网络法  29-37
    4.2.1 神经网络算法原理  29-33
    4.2.2 对神经网络算法的改进  33-37
  4.3 基于配准的非均匀性校正算法  37-42
    4.3.1 运动补偿  38-40
    4.3.2 代数法  40-42
  4.4 性能评价  42-45
    4.4.1 图像质量评价  42-44
    4.4.2 算法性能评价  44-45
  4.5 基于场景的非均匀性校正算法的瓶颈  45-46
5 基于场景的非均匀性校正残差  46-50
  5.1 鬼影的产生  46-47
  5.2 鬼影消除  47
  5.3 局部恒定统计法  47-50
6 结束语  50-51
  6.1 本文工作总结  50
  6.2 研究展望  50-51
致谢  51-52
参考文献  52-55
附录  55

基于场景的非均匀性校正

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