一種適用于紅外搜索跟蹤系統(tǒng)的實時非均勻性校正算法

孔 鵬, 侯 民，羅蓓蓓，楊 棟，伊興國, 劉萬剛, 張 衛(wèi)

(1. 西安應(yīng)用光學研究所，陜西 西安 710065; 2. 西安電子工程研究所，陜西 西安 7101007)

引言

紅外熱成像具有無源、全天候、高分辨率和高對比度的特點，在紅外警戒與搜索系統(tǒng)(IRST)、機載前視紅外系統(tǒng) 、成像導(dǎo)引頭中得到越來越廣泛的應(yīng)用[1-2]。但由于制造材料、工藝等因素的影響(如材料的不均勻性、掩膜的瑕疵等)，使得探測器的原始輸出不可避免地會出現(xiàn)不均勻性而導(dǎo)致紅外圖像的非均勻性，嚴重影響系統(tǒng)的成像質(zhì)量和使用情況，因此在各類搭載紅外探測器的裝備中均需要較好的非均勻性校正(NUC)[3-5]。近年來，隨著電子技術(shù)的不斷進步，NUC技術(shù)得到了很大的發(fā)展，大致可以分成2大類：一類是基于參考輻射源校正的定標算法，如兩點或多點非均勻校正技術(shù)；另一類則是基于場景的校正算法，如場景統(tǒng)計算法、時間高通濾波技術(shù) 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、卡爾曼濾波器算法等。在線陣列探測器的IRST中，基于兩點校正技術(shù)，引入實時場景的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，對大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計平均值作垂直窗口的平滑處理，再將處理后結(jié)果引入數(shù)據(jù)處理流程。實驗證明：采取這種定標和場景數(shù)據(jù)校正的聯(lián)合NUC算法可以減弱紅外系統(tǒng)時移非均勻性，并對兩點校正后的圖像可以起到很好的維護作用，保證系統(tǒng)在長時間的工作中不需要再次校正的繁瑣工作，增加了系統(tǒng)的實用性。

1 兩點非均勻性校正算法原理

兩點校正法是最早開展研究、最為成熟的算法之一[10-11]。探測器在均勻輻射背景下的響應(yīng)可以表示為

Xi(φ)=Uiφ+Vi

(1)

式中：φ為輻射通量；Ui為坐標i的像素的增益；Vi為坐標i的像素的偏移量。在這種假設(shè)下，探測器的響應(yīng)特性是線性的，其響應(yīng)如圖1所示，圖中曲線1，2，3分別為探測器3個不同探測像元的特性響應(yīng)曲線。

圖1 不同探測像元的特性響應(yīng)曲線Fig.1 Curve of detector pixels response

對于每一單元，Ui和Vi的值是固定且不隨時間變化的。由于探測器各陣列單元響應(yīng)的不一致，導(dǎo)致在同一輻射通量φ下各Xi(φ)存在差異，需加以校正，即

Yi=aiXi(φ)+bi

(2)

式中：ai為第i位像素的校正增益；bi為第i位像素的校正偏移量；yi為第i位像素校正后輸出。

校正方法：

(3)

(4)

在系統(tǒng)工作時，將系數(shù)ai、bi代入(2)式即可進行校正。

截取IRST系統(tǒng)工作時的原始圖像(圖2)與經(jīng)過兩點校正后圖像(圖3)的對比。

圖2 IRST工作時原始圖像Fig.2 Original image of IRST

圖3 IRST兩點校正后圖像Fig.3 Two-points correction image of IRST

2 基于場景統(tǒng)計的時移非均勻性的提取算法

隨著IRST系統(tǒng)的持續(xù)工作，在上電初期經(jīng)過兩點校正算法后得到圖像的非均勻性會隨工作時間的增加而緩慢增加，從而導(dǎo)致紅外圖像的退化。我們把這種殘余的非均勻性簡稱為時移非均勻性。對相同場景截取IRST長時間的退化圖像如圖4所示。

圖4 退化后圖像與局部比較圖Fig.4 Degraded image and comparison with two-point correction image of IRST

在圖4中我們放大局部細節(jié)可以看到3對放大圖像中，左邊為退化后圖像，右邊子圖均為圖3相同位置的放大圖，可以明顯地看出時移非均勻性帶來的圖像退化。這種非均勻產(chǎn)生的原因主要有：紅外探測器供電偏壓芯片的溫漂；紅外探測器模擬信號采集部分運算放大器和AD采集芯片的溫漂；背景空間固有模式噪聲。針對這點我們在兩點校正算法(2)式中增加了ni項。ni代表第i位像素隨時間增加而帶了的時移非均勻量，得到下式：

Yi=aiXi(φ)+bi+ni

(5)

IRST工作中，不同時間各個像素單元接受的輻射通量不同，將離散時間參數(shù)t∈(0,∞)引入(5)式得到：

(6)

圖5 兩點校正后探測器像元輸出統(tǒng)計平均值曲線Fig.5 Curve of average value of detector pixels after two-point correction

(7)

圖6 平滑濾波后探測器像元輸出統(tǒng)計平均值曲線Fig.6 Curve of average value of detector pixels after smooth filter

圖7 時移非均勻量曲線Fig.7 Curve of non-uniformity value with time shift

3 基于定標和場景數(shù)據(jù)統(tǒng)計的聯(lián)合NUC算法的實現(xiàn)

聯(lián)合式NUC算法的實現(xiàn)是基于FPGA和ARM9器件的硬件電路板，算法實現(xiàn)中充分利用了大容量、高速FPGA以及ARM9內(nèi)核的高速運算能力，算法實現(xiàn)框圖如圖8所示。

圖8 聯(lián)合算法實現(xiàn)原理圖Fig.8 Diagram for combined correction algorithm

在IRST工作時，以周視360°作一次基于場景統(tǒng)計的時移非均勻性的提取算法，即可起到實時抵消時移非均勻性的作用，使得在IRST系統(tǒng)上電工作經(jīng)兩點校正后輸出紅外圖像可以穩(wěn)定地保持，不會產(chǎn)生時移非均勻性帶來的圖像變化。

為了對比采取本文算法前和算法后非均勻度的變化,我們提出了一種相對非均勻度的概念,它可以由下式表述:

(8)

我們在圖4最左邊的采樣區(qū)域取10組采樣圖像分別計算2種算法下的相對非均勻度，如表1所示。

表1 非均勻性測量結(jié)果Table 1 Nonuniformity results for different methods

從表1可以看出，使用聯(lián)合NUC算法后的平均非均勻度為2.1%左右，校正效果比單純的兩點校正法提高了兩倍多。在本文提出的聯(lián)合NUC算法下，截取IRST任意工作時間段的圖像均可保持如圖9的圖像質(zhì)量。

圖9 聯(lián)合算法后IRST圖像Fig.9 Image of combined correction of IRST

4 結(jié)論

文中闡述了二點校正算法的原理，分析了該算法存在著無法跟蹤時移非均勻性的缺點。提出一種基于兩點校正和場景統(tǒng)計提取時移非均勻殘量的新型非均勻性校正方法，經(jīng)理論推導(dǎo)和系統(tǒng)實測證明了該方法的實用性，提高了IRST系統(tǒng)在使用中的圖像質(zhì)量的穩(wěn)定性。

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