馬欣慰++康國強(qiáng)++許杰++李業(yè)春
摘 要:針對紅外圖像成像的非均勻性分布特性,本文以FPGA為核心器件運(yùn)用中值直方圖均衡算法對紅外圖像的非均勻性矯正。實(shí)驗(yàn)表明該方法對紅外圖像的固定模式噪聲消減效果明顯,且具有實(shí)現(xiàn)速度快、實(shí)時(shí)性高的優(yōu)點(diǎn),利于系統(tǒng)小型化的實(shí)現(xiàn)。
關(guān)鍵詞:FPGA 紅外圖像 非均勻性校正 中值直方圖均衡化
中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)09(a)-0030-02
隨著科技的發(fā)展,在進(jìn)行紅外圖像處理時(shí)對圖像處理系統(tǒng)的要求越來越高,因此系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的高效性、快速處理能力和大數(shù)據(jù)量的吞吐能力是系統(tǒng)選定時(shí)的先決條件。目前,大多紅外圖像非均性校正的研究都采用DSP+FPGA結(jié)合的方式[4],先由DSP完成校正系數(shù)的計(jì)算,然后由FPGA完成非均勻性校正。研究對DSP的工作頻率要求一般為幾百兆赫茲,同時(shí)需要DSP與A/D轉(zhuǎn)換器、DSP與顯示模塊之間加上存儲器作為數(shù)據(jù)緩存,尤其是工作頻率的增高,導(dǎo)致系統(tǒng)高頻噪聲增加,從而使模擬部分的噪聲增大,降低了系統(tǒng)的溫度分辨率。本文采用Altera公司的Cyclone IV系列芯片F(xiàn)PGA(EP4CE115F29)單獨(dú)完成實(shí)驗(yàn),該芯片具有6K到150K的邏輯單元和高達(dá)6.3Mb的嵌入式存儲器,360個(gè)18×18乘法器,可以實(shí)現(xiàn)DSP處理密集型應(yīng)用;高達(dá)3.125Gb的數(shù)據(jù)速率可以很好的對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)性處理。
目前非均勻性校正算法主要分為兩大類:基于參考源的非均勻性校正[2]和基于場景的非均勻性校正[3]。第一類方法具有較高的校正準(zhǔn)確度,且實(shí)時(shí)性高;但在標(biāo)定過程中成像系統(tǒng)需要暫停工作,使系統(tǒng)處理速度降低;第二類類方法具有自適應(yīng)性校正的特點(diǎn),但絕大部分算法都需要估計(jì)真實(shí)場景值,增加了對具體場景的環(huán)境要求。本文針對紅外焦平面非均勻性成列分布的特性,采用中值直方圖均衡算法[1]對紅外圖像進(jìn)行非均勻性行校正。
1 中值直方圖均衡算法
1.1 算法原理
基于紅外焦平面都采用行積分格式處理,而行積分處理導(dǎo)致圖像的非均勻性表現(xiàn)在列與列的響應(yīng)差異上,假設(shè)紅外圖像間像素灰度是連續(xù)的,那么單幅紅外圖像中相鄰列之間的差別在統(tǒng)計(jì)意義上是很小的,這意味著兩個(gè)相鄰直方圖幾乎是相等的。根據(jù)這個(gè)假設(shè),對紅外圖像列進(jìn)行中值化直方圖均衡,使成像的連續(xù)圖像列直方圖相等。
1.2 算法流程
(1)計(jì)算圖像中每一列ci的累計(jì)直方圖Hi。
(2)對每一列ci采用高斯權(quán)重Φ=Φσ其中σ為標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算下一列的直方圖Hmid(i)-1。公式如下:
Hmid(i)-1= (1)
(3)設(shè)每列ci的直方圖為中值直方圖Hmid(i)-1。
不同的紅外焦平面的非均勻性不同,而高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇僅取決于探測器,與被觀察目標(biāo)無關(guān),因此該方法具有廣泛使用性。對單幅圖像進(jìn)行的非均勻校正并不受運(yùn)動或場景變化的影響,這就避免了“鬼影”的產(chǎn)生以及由于校正參數(shù)隨著時(shí)間漂移而產(chǎn)生的任何問題。
1.3 高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇
1.3.1 最優(yōu)自適應(yīng)參數(shù)的選擇
紅外圖像的非均勻性的增加會導(dǎo)致圖像的全變分(Total Variation)模的增加,因此圖像的平滑性越小,非均勻性就越小。高斯權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)差σ自動選擇公式如下:
σ*=argminσ|| Iσ ||TV*(2)
公式Iσ為采用參數(shù)σ利用中值直方圖均衡化算法校正后的圖像,通過對σ進(jìn)行兩分法搜索完成最優(yōu)化參數(shù)的選擇。
1.4 算法收斂條件
如果hi,i1….N為N個(gè)單幀紅外圖像不同列的直方圖,且已求得中值化直方圖:
Hmid(i)-1= (3)
由公式(3)得:
||hmid-htrue||2(4)
假設(shè)探測器成像的N列所對應(yīng)的hi是獨(dú)立同分布的,且以htrue為中心則:
0(5)
2 非均勻性校正的FPGA實(shí)現(xiàn)
中值直方圖均衡化算法的提出者在軟件仿真上證明了算法的可行性,但是在硬件平臺上算法能否滿足實(shí)驗(yàn)要求有待考證,本文在FPG硬件平臺上驗(yàn)證并改進(jìn)算法的實(shí)用性。
圖1為FPGA進(jìn)行非均勻性校正原理圖。視頻輸入信號經(jīng)過模擬預(yù)處理,頻率調(diào)整到A/D轉(zhuǎn)換芯片工作范圍,經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換之后,數(shù)據(jù)送到FPGA進(jìn)行下一步處理。計(jì)算單元計(jì)算每列的灰度直方圖,計(jì)算結(jié)果存于SRAM1中。同時(shí),控制單元發(fā)出指令,提取SRAM1中存儲的校正后的圖像傳入高斯權(quán)重系數(shù)計(jì)算模塊,計(jì)算出σ值,并存儲在SRAM2中。然后控制單元發(fā)出指令,提取SRAM2中存儲數(shù)據(jù),傳輸?shù)阶詈蟮姆蔷鶆蛐孕UK,進(jìn)行最后校正,校正結(jié)果存儲在SRAM2中,之后根據(jù)公式(4)、(5)判定結(jié)果是否滿足算法收斂條件,如果滿足條件,保存計(jì)算結(jié)果,否則,返回第2步,重新計(jì)算權(quán)系數(shù)σ。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本文設(shè)計(jì)的基于FPGA紅外焦平面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),經(jīng)過試驗(yàn)取得了良好的效果。下圖中圖(a)為未進(jìn)行校正的圖像,可以看到明顯的非均勻性噪聲,圖(b)為進(jìn)行校正后的圖像,經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn)固定模式噪聲明顯減少。
4 結(jié)語
本文設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的紅外圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),高斯權(quán)系數(shù)計(jì)算,非均勻性校正,都在一片F(xiàn)PGA上實(shí)現(xiàn),利用中值直方圖均衡化算法,有效的實(shí)現(xiàn)了對紅外圖像的非均勻性校正,而且該系統(tǒng)體積小,有利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的小型化應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)
[1] 賀明,王亞弟.中值直方圖的單幀紅外圖像非均勻校正算法[J].紅外與激光工程,2012,9.
[2] Hormans R, Hepfer K C,Zurasky M. Uniformitycompensation for high quantum efficiency focal arrays[J].Proc.SPIE,1996,2 744:154-164.
[3] Scribner D A, Sarkady K A,Caulfield J T, et al.Nonuniformity correction for staring IR focal planearrays using scene-based techniques[J].Proc.SPIE1990,1 308:224-233.
[4] Delon J.Midway image equalization [J].Journal ofMathematical Imaging and Vision,2004,21(2):119-134.endprint
摘 要:針對紅外圖像成像的非均勻性分布特性,本文以FPGA為核心器件運(yùn)用中值直方圖均衡算法對紅外圖像的非均勻性矯正。實(shí)驗(yàn)表明該方法對紅外圖像的固定模式噪聲消減效果明顯,且具有實(shí)現(xiàn)速度快、實(shí)時(shí)性高的優(yōu)點(diǎn),利于系統(tǒng)小型化的實(shí)現(xiàn)。
關(guān)鍵詞:FPGA 紅外圖像 非均勻性校正 中值直方圖均衡化
中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)09(a)-0030-02
隨著科技的發(fā)展,在進(jìn)行紅外圖像處理時(shí)對圖像處理系統(tǒng)的要求越來越高,因此系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的高效性、快速處理能力和大數(shù)據(jù)量的吞吐能力是系統(tǒng)選定時(shí)的先決條件。目前,大多紅外圖像非均性校正的研究都采用DSP+FPGA結(jié)合的方式[4],先由DSP完成校正系數(shù)的計(jì)算,然后由FPGA完成非均勻性校正。研究對DSP的工作頻率要求一般為幾百兆赫茲,同時(shí)需要DSP與A/D轉(zhuǎn)換器、DSP與顯示模塊之間加上存儲器作為數(shù)據(jù)緩存,尤其是工作頻率的增高,導(dǎo)致系統(tǒng)高頻噪聲增加,從而使模擬部分的噪聲增大,降低了系統(tǒng)的溫度分辨率。本文采用Altera公司的Cyclone IV系列芯片F(xiàn)PGA(EP4CE115F29)單獨(dú)完成實(shí)驗(yàn),該芯片具有6K到150K的邏輯單元和高達(dá)6.3Mb的嵌入式存儲器,360個(gè)18×18乘法器,可以實(shí)現(xiàn)DSP處理密集型應(yīng)用;高達(dá)3.125Gb的數(shù)據(jù)速率可以很好的對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)性處理。
目前非均勻性校正算法主要分為兩大類:基于參考源的非均勻性校正[2]和基于場景的非均勻性校正[3]。第一類方法具有較高的校正準(zhǔn)確度,且實(shí)時(shí)性高;但在標(biāo)定過程中成像系統(tǒng)需要暫停工作,使系統(tǒng)處理速度降低;第二類類方法具有自適應(yīng)性校正的特點(diǎn),但絕大部分算法都需要估計(jì)真實(shí)場景值,增加了對具體場景的環(huán)境要求。本文針對紅外焦平面非均勻性成列分布的特性,采用中值直方圖均衡算法[1]對紅外圖像進(jìn)行非均勻性行校正。
1 中值直方圖均衡算法
1.1 算法原理
基于紅外焦平面都采用行積分格式處理,而行積分處理導(dǎo)致圖像的非均勻性表現(xiàn)在列與列的響應(yīng)差異上,假設(shè)紅外圖像間像素灰度是連續(xù)的,那么單幅紅外圖像中相鄰列之間的差別在統(tǒng)計(jì)意義上是很小的,這意味著兩個(gè)相鄰直方圖幾乎是相等的。根據(jù)這個(gè)假設(shè),對紅外圖像列進(jìn)行中值化直方圖均衡,使成像的連續(xù)圖像列直方圖相等。
1.2 算法流程
(1)計(jì)算圖像中每一列ci的累計(jì)直方圖Hi。
(2)對每一列ci采用高斯權(quán)重Φ=Φσ其中σ為標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算下一列的直方圖Hmid(i)-1。公式如下:
Hmid(i)-1= (1)
(3)設(shè)每列ci的直方圖為中值直方圖Hmid(i)-1。
不同的紅外焦平面的非均勻性不同,而高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇僅取決于探測器,與被觀察目標(biāo)無關(guān),因此該方法具有廣泛使用性。對單幅圖像進(jìn)行的非均勻校正并不受運(yùn)動或場景變化的影響,這就避免了“鬼影”的產(chǎn)生以及由于校正參數(shù)隨著時(shí)間漂移而產(chǎn)生的任何問題。
1.3 高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇
1.3.1 最優(yōu)自適應(yīng)參數(shù)的選擇
紅外圖像的非均勻性的增加會導(dǎo)致圖像的全變分(Total Variation)模的增加,因此圖像的平滑性越小,非均勻性就越小。高斯權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)差σ自動選擇公式如下:
σ*=argminσ|| Iσ ||TV*(2)
公式Iσ為采用參數(shù)σ利用中值直方圖均衡化算法校正后的圖像,通過對σ進(jìn)行兩分法搜索完成最優(yōu)化參數(shù)的選擇。
1.4 算法收斂條件
如果hi,i1….N為N個(gè)單幀紅外圖像不同列的直方圖,且已求得中值化直方圖:
Hmid(i)-1= (3)
由公式(3)得:
||hmid-htrue||2(4)
假設(shè)探測器成像的N列所對應(yīng)的hi是獨(dú)立同分布的,且以htrue為中心則:
0(5)
2 非均勻性校正的FPGA實(shí)現(xiàn)
中值直方圖均衡化算法的提出者在軟件仿真上證明了算法的可行性,但是在硬件平臺上算法能否滿足實(shí)驗(yàn)要求有待考證,本文在FPG硬件平臺上驗(yàn)證并改進(jìn)算法的實(shí)用性。
圖1為FPGA進(jìn)行非均勻性校正原理圖。視頻輸入信號經(jīng)過模擬預(yù)處理,頻率調(diào)整到A/D轉(zhuǎn)換芯片工作范圍,經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換之后,數(shù)據(jù)送到FPGA進(jìn)行下一步處理。計(jì)算單元計(jì)算每列的灰度直方圖,計(jì)算結(jié)果存于SRAM1中。同時(shí),控制單元發(fā)出指令,提取SRAM1中存儲的校正后的圖像傳入高斯權(quán)重系數(shù)計(jì)算模塊,計(jì)算出σ值,并存儲在SRAM2中。然后控制單元發(fā)出指令,提取SRAM2中存儲數(shù)據(jù),傳輸?shù)阶詈蟮姆蔷鶆蛐孕UK,進(jìn)行最后校正,校正結(jié)果存儲在SRAM2中,之后根據(jù)公式(4)、(5)判定結(jié)果是否滿足算法收斂條件,如果滿足條件,保存計(jì)算結(jié)果,否則,返回第2步,重新計(jì)算權(quán)系數(shù)σ。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本文設(shè)計(jì)的基于FPGA紅外焦平面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),經(jīng)過試驗(yàn)取得了良好的效果。下圖中圖(a)為未進(jìn)行校正的圖像,可以看到明顯的非均勻性噪聲,圖(b)為進(jìn)行校正后的圖像,經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn)固定模式噪聲明顯減少。
4 結(jié)語
本文設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的紅外圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),高斯權(quán)系數(shù)計(jì)算,非均勻性校正,都在一片F(xiàn)PGA上實(shí)現(xiàn),利用中值直方圖均衡化算法,有效的實(shí)現(xiàn)了對紅外圖像的非均勻性校正,而且該系統(tǒng)體積小,有利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的小型化應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)
[1] 賀明,王亞弟.中值直方圖的單幀紅外圖像非均勻校正算法[J].紅外與激光工程,2012,9.
[2] Hormans R, Hepfer K C,Zurasky M. Uniformitycompensation for high quantum efficiency focal arrays[J].Proc.SPIE,1996,2 744:154-164.
[3] Scribner D A, Sarkady K A,Caulfield J T, et al.Nonuniformity correction for staring IR focal planearrays using scene-based techniques[J].Proc.SPIE1990,1 308:224-233.
[4] Delon J.Midway image equalization [J].Journal ofMathematical Imaging and Vision,2004,21(2):119-134.endprint
摘 要:針對紅外圖像成像的非均勻性分布特性,本文以FPGA為核心器件運(yùn)用中值直方圖均衡算法對紅外圖像的非均勻性矯正。實(shí)驗(yàn)表明該方法對紅外圖像的固定模式噪聲消減效果明顯,且具有實(shí)現(xiàn)速度快、實(shí)時(shí)性高的優(yōu)點(diǎn),利于系統(tǒng)小型化的實(shí)現(xiàn)。
關(guān)鍵詞:FPGA 紅外圖像 非均勻性校正 中值直方圖均衡化
中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2014)09(a)-0030-02
隨著科技的發(fā)展,在進(jìn)行紅外圖像處理時(shí)對圖像處理系統(tǒng)的要求越來越高,因此系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的高效性、快速處理能力和大數(shù)據(jù)量的吞吐能力是系統(tǒng)選定時(shí)的先決條件。目前,大多紅外圖像非均性校正的研究都采用DSP+FPGA結(jié)合的方式[4],先由DSP完成校正系數(shù)的計(jì)算,然后由FPGA完成非均勻性校正。研究對DSP的工作頻率要求一般為幾百兆赫茲,同時(shí)需要DSP與A/D轉(zhuǎn)換器、DSP與顯示模塊之間加上存儲器作為數(shù)據(jù)緩存,尤其是工作頻率的增高,導(dǎo)致系統(tǒng)高頻噪聲增加,從而使模擬部分的噪聲增大,降低了系統(tǒng)的溫度分辨率。本文采用Altera公司的Cyclone IV系列芯片F(xiàn)PGA(EP4CE115F29)單獨(dú)完成實(shí)驗(yàn),該芯片具有6K到150K的邏輯單元和高達(dá)6.3Mb的嵌入式存儲器,360個(gè)18×18乘法器,可以實(shí)現(xiàn)DSP處理密集型應(yīng)用;高達(dá)3.125Gb的數(shù)據(jù)速率可以很好的對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)性處理。
目前非均勻性校正算法主要分為兩大類:基于參考源的非均勻性校正[2]和基于場景的非均勻性校正[3]。第一類方法具有較高的校正準(zhǔn)確度,且實(shí)時(shí)性高;但在標(biāo)定過程中成像系統(tǒng)需要暫停工作,使系統(tǒng)處理速度降低;第二類類方法具有自適應(yīng)性校正的特點(diǎn),但絕大部分算法都需要估計(jì)真實(shí)場景值,增加了對具體場景的環(huán)境要求。本文針對紅外焦平面非均勻性成列分布的特性,采用中值直方圖均衡算法[1]對紅外圖像進(jìn)行非均勻性行校正。
1 中值直方圖均衡算法
1.1 算法原理
基于紅外焦平面都采用行積分格式處理,而行積分處理導(dǎo)致圖像的非均勻性表現(xiàn)在列與列的響應(yīng)差異上,假設(shè)紅外圖像間像素灰度是連續(xù)的,那么單幅紅外圖像中相鄰列之間的差別在統(tǒng)計(jì)意義上是很小的,這意味著兩個(gè)相鄰直方圖幾乎是相等的。根據(jù)這個(gè)假設(shè),對紅外圖像列進(jìn)行中值化直方圖均衡,使成像的連續(xù)圖像列直方圖相等。
1.2 算法流程
(1)計(jì)算圖像中每一列ci的累計(jì)直方圖Hi。
(2)對每一列ci采用高斯權(quán)重Φ=Φσ其中σ為標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算下一列的直方圖Hmid(i)-1。公式如下:
Hmid(i)-1= (1)
(3)設(shè)每列ci的直方圖為中值直方圖Hmid(i)-1。
不同的紅外焦平面的非均勻性不同,而高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇僅取決于探測器,與被觀察目標(biāo)無關(guān),因此該方法具有廣泛使用性。對單幅圖像進(jìn)行的非均勻校正并不受運(yùn)動或場景變化的影響,這就避免了“鬼影”的產(chǎn)生以及由于校正參數(shù)隨著時(shí)間漂移而產(chǎn)生的任何問題。
1.3 高斯權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差σ的選擇
1.3.1 最優(yōu)自適應(yīng)參數(shù)的選擇
紅外圖像的非均勻性的增加會導(dǎo)致圖像的全變分(Total Variation)模的增加,因此圖像的平滑性越小,非均勻性就越小。高斯權(quán)重的標(biāo)準(zhǔn)差σ自動選擇公式如下:
σ*=argminσ|| Iσ ||TV*(2)
公式Iσ為采用參數(shù)σ利用中值直方圖均衡化算法校正后的圖像,通過對σ進(jìn)行兩分法搜索完成最優(yōu)化參數(shù)的選擇。
1.4 算法收斂條件
如果hi,i1….N為N個(gè)單幀紅外圖像不同列的直方圖,且已求得中值化直方圖:
Hmid(i)-1= (3)
由公式(3)得:
||hmid-htrue||2(4)
假設(shè)探測器成像的N列所對應(yīng)的hi是獨(dú)立同分布的,且以htrue為中心則:
0(5)
2 非均勻性校正的FPGA實(shí)現(xiàn)
中值直方圖均衡化算法的提出者在軟件仿真上證明了算法的可行性,但是在硬件平臺上算法能否滿足實(shí)驗(yàn)要求有待考證,本文在FPG硬件平臺上驗(yàn)證并改進(jìn)算法的實(shí)用性。
圖1為FPGA進(jìn)行非均勻性校正原理圖。視頻輸入信號經(jīng)過模擬預(yù)處理,頻率調(diào)整到A/D轉(zhuǎn)換芯片工作范圍,經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換之后,數(shù)據(jù)送到FPGA進(jìn)行下一步處理。計(jì)算單元計(jì)算每列的灰度直方圖,計(jì)算結(jié)果存于SRAM1中。同時(shí),控制單元發(fā)出指令,提取SRAM1中存儲的校正后的圖像傳入高斯權(quán)重系數(shù)計(jì)算模塊,計(jì)算出σ值,并存儲在SRAM2中。然后控制單元發(fā)出指令,提取SRAM2中存儲數(shù)據(jù),傳輸?shù)阶詈蟮姆蔷鶆蛐孕UK,進(jìn)行最后校正,校正結(jié)果存儲在SRAM2中,之后根據(jù)公式(4)、(5)判定結(jié)果是否滿足算法收斂條件,如果滿足條件,保存計(jì)算結(jié)果,否則,返回第2步,重新計(jì)算權(quán)系數(shù)σ。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本文設(shè)計(jì)的基于FPGA紅外焦平面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),經(jīng)過試驗(yàn)取得了良好的效果。下圖中圖(a)為未進(jìn)行校正的圖像,可以看到明顯的非均勻性噪聲,圖(b)為進(jìn)行校正后的圖像,經(jīng)過對比可以發(fā)現(xiàn)固定模式噪聲明顯減少。
4 結(jié)語
本文設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的紅外圖像實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),高斯權(quán)系數(shù)計(jì)算,非均勻性校正,都在一片F(xiàn)PGA上實(shí)現(xiàn),利用中值直方圖均衡化算法,有效的實(shí)現(xiàn)了對紅外圖像的非均勻性校正,而且該系統(tǒng)體積小,有利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的小型化應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)
[1] 賀明,王亞弟.中值直方圖的單幀紅外圖像非均勻校正算法[J].紅外與激光工程,2012,9.
[2] Hormans R, Hepfer K C,Zurasky M. Uniformitycompensation for high quantum efficiency focal arrays[J].Proc.SPIE,1996,2 744:154-164.
[3] Scribner D A, Sarkady K A,Caulfield J T, et al.Nonuniformity correction for staring IR focal planearrays using scene-based techniques[J].Proc.SPIE1990,1 308:224-233.
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