改進(jìn)型自適應(yīng)分段的紅外焦平面非均勻校正方法

崔 坤，陳凡勝，蘇曉鋒，唐玉俊，劉 炎

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改進(jìn)型自適應(yīng)分段的紅外焦平面非均勻校正方法

崔 坤1,2,3，陳凡勝1,3，蘇曉鋒1,3，唐玉俊1,2,3，劉 炎1,2,3

（1. 中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所，上海 200083；2. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3. 中國(guó)科學(xué)院紅外探測(cè)與成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200083）

制冷型紅外焦平面探測(cè)器的響應(yīng)非均勻性對(duì)其定量化應(yīng)用產(chǎn)生很多不利影響。本文在對(duì)紅外焦平面探測(cè)器像元響應(yīng)特性深入研究的基礎(chǔ)上，提出了一種的改進(jìn)型自適應(yīng)分段的紅外焦平面非均勻校正算法。該方法主要在前人研究的基礎(chǔ)上給出校正效果與分段校正閾值選擇之間的定量化關(guān)系，從而降低了分段校正時(shí)閾值選擇的盲目性。另外，該方法采用歸一化直線作為校正的目標(biāo)曲線，而非傳統(tǒng)方法中采用分段目標(biāo)曲線。文中首先分析了線性校正誤差的來(lái)源，然后給出校正效果與分段閾值之間的定量化關(guān)系，最后給出校正方法的原理和步驟。在校正效果評(píng)價(jià)方面，本文使用局部非均勻性（LNU）來(lái)評(píng)價(jià)校正后的效果，該方法相對(duì)于傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法，更能體現(xiàn)校正后殘差的局部特性。實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于傳統(tǒng)的多點(diǎn)校正法，該方法使用較少的參數(shù)量獲得更好的校正效果，并且易于工程實(shí)現(xiàn)。

紅外焦平面探測(cè)器；非均勻校正；自適應(yīng)分段；局部非均勻性

0 引言

隨著紅外焦平面技術(shù)的發(fā)展，像元規(guī)模越來(lái)越大，受限于探測(cè)器制造工藝水平的限制，像元之間存在著較大的響應(yīng)非均勻性。另外，探測(cè)器模擬信號(hào)往往需要通過(guò)多通道讀出，通道之間的差異進(jìn)一步增加了紅外圖像的非均勻性。目前，非均勻性校正方法主要分為兩大類(lèi)：基于定標(biāo)和基于場(chǎng)景的校正方法[1-2]?；诙?biāo)的方法是利用標(biāo)準(zhǔn)的黑體輻射源對(duì)探測(cè)器像元的響應(yīng)特性進(jìn)行標(biāo)定，進(jìn)而得到相應(yīng)的校正參數(shù)，該類(lèi)方法主要有一點(diǎn)法、兩點(diǎn)法和多點(diǎn)法及相應(yīng)的改進(jìn)型法，該類(lèi)校正方法的優(yōu)點(diǎn)主要是計(jì)算簡(jiǎn)便，便于工程應(yīng)用，缺點(diǎn)是受像元的響應(yīng)率漂移影響較大?；趫?chǎng)景的算法不需要黑體的參與，主要是依據(jù)濾波和統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行非均勻校正。

通過(guò)對(duì)紅外焦平面像元響應(yīng)曲線的長(zhǎng)期測(cè)試和研究發(fā)現(xiàn)，積分時(shí)間一致的情況下，像元之間響應(yīng)非均勻性主要體現(xiàn)在像元輸出隨接收輻射能量的響應(yīng)曲線的差異性上。對(duì)于定標(biāo)類(lèi)算法，像元響應(yīng)的線性度對(duì)線性校正效果產(chǎn)生較大的影響。兩點(diǎn)法雖然計(jì)算簡(jiǎn)單，但是當(dāng)像元響應(yīng)非線性較大時(shí)校正效果較差；顯然，多點(diǎn)法對(duì)非線性度的適應(yīng)性更好，不過(guò)要達(dá)到好的校正效果需要多組校正參數(shù)，這對(duì)于某些存儲(chǔ)資源有限的工程應(yīng)用來(lái)說(shuō)不易實(shí)現(xiàn)。為了降低多點(diǎn)法校正參數(shù)數(shù)量，2006年，鄭軍、郭立等人提出了一種復(fù)合型兩點(diǎn)多段的非均勻性校正方法[3]，該方法需要手動(dòng)設(shè)定分段閾值。2010年，Zhou Bo等人利用最小均方差擬合的方法將對(duì)每個(gè)像元分為固定的段[4]，并給出了不同值下的校正效果。以上方法雖然可以在一定程度上降低校正參數(shù)用量，但是沒(méi)有建立分段閾值與校正效果之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，缺少必要的分段依據(jù)。本文在前人研究的基礎(chǔ)上做了一定的方法改進(jìn)，主要體現(xiàn)在，從分段線性校正的誤差入手，給出像元分段閾值與校正殘差之間的關(guān)系，從而逆向給出了像元分段閾值選擇的依據(jù)，降低了多點(diǎn)分段的盲目性。另外，本文采用鄰域補(bǔ)償?shù)姆椒▽?duì)探測(cè)器中出現(xiàn)的盲元進(jìn)行處理。

在校正效果評(píng)價(jià)方面，本文使用局部非均勻性作為最終校正效果的評(píng)價(jià)方法，該評(píng)價(jià)方法能夠更好地反映校正殘差的局部特性。對(duì)于某些受空間雜波影響較大的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法，該評(píng)價(jià)方法具有更好的適用性。

1 傳統(tǒng)定標(biāo)類(lèi)校正算法

1.1 兩點(diǎn)校正法

兩點(diǎn)校正法是定標(biāo)類(lèi)方法中最為常用的一種方法，該方法假設(shè)像元的響應(yīng)輸出與像元接收到的輻射能量呈線性關(guān)系。兩點(diǎn)法校正的示意圖如圖1所示。

圖1 兩點(diǎn)校正法示意圖

圖1中，L1表示像元的實(shí)際響應(yīng)曲線，L2表示像元校正后的目標(biāo)曲線，校正方法如(1)式所示：

2＝(1)＋(1)

式中：1、2分別為校正前、后灰度值；為增益校正參數(shù)；為偏置校正參數(shù)。

從而校正參數(shù)(,)的計(jì)算方法[5]為：

1.2 多點(diǎn)校正法原理

當(dāng)像元響應(yīng)曲線呈現(xiàn)較大的非線性時(shí)，利用兩點(diǎn)法校正后會(huì)產(chǎn)生較大的殘留非均勻性。多點(diǎn)校正法將像元的響應(yīng)區(qū)間分為多個(gè)段，每段進(jìn)行線性校正。多點(diǎn)校正法采用多段直線逼近曲線[6]的校正思路，因此多點(diǎn)校正法能夠有效降低因像元響應(yīng)非線性引入的校正殘差，并且像元分段區(qū)間越多，校正效果越好，不過(guò)需要存儲(chǔ)的校正參數(shù)越多。多點(diǎn)校正法示意圖如圖2所示。

圖2 多點(diǎn)校正法示意圖

圖2中，L2為校正目標(biāo)曲線，L1像元實(shí)際響應(yīng)曲線，其在第段響應(yīng)區(qū)間內(nèi)的實(shí)際響應(yīng)輸出為：

因此L1第段的校正參數(shù)如下：

式中：1,n()和2,n()分別是L1和L2在第段響應(yīng)區(qū)間的輸出函數(shù)。

2 自適應(yīng)分段校正方法原理

2.1 線性校正誤差分析

由兩點(diǎn)校正法的原理可知，在不考慮像元響應(yīng)率漂移的情況下，校正后的殘差主要來(lái)源于像元響應(yīng)曲線的非線性度。如圖3所示，L1是像元實(shí)際的響應(yīng)曲線，在利用兩點(diǎn)法校正時(shí)，曲線L1被當(dāng)成直線L2來(lái)計(jì)算校正參數(shù)，并得到相應(yīng)的校正參數(shù)為(2,2)，則校正后誤差為：

從(5)式可以看出，對(duì)于線性校正而言，像元的實(shí)際響應(yīng)輸出偏離直線輸出的偏差值與校正殘差成正比關(guān)系，偏差越大，校正后的殘差值越大，從而引起的校正雜波越大。

2.2 局部非均勻性評(píng)價(jià)方法

局部區(qū)域內(nèi)所有像元輸出灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值稱(chēng)為局部非均勻性，表示式為：

式中：、為局部區(qū)域的行、列像元數(shù)；、為局部區(qū)域內(nèi)的噪聲盲元和死盲元的個(gè)數(shù)；、為局部區(qū)域起始像元的行列坐標(biāo)；V,j為行列像元校正后輸出值。

對(duì)于面陣探測(cè)器而言，為了評(píng)價(jià)整幅紅外圖像的校正效果，使用局部非均勻性的均值作為最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)，均值的計(jì)算方法為，利用滑窗的方法遍歷整幅圖像，然后對(duì)得到的所有局部非均勻性值取均值。

2.3 校正殘差與分段閾值的關(guān)系

為了討論的方便，假設(shè)校正后像元的校正偏差DNU隨機(jī)分布在校正目標(biāo)值的兩側(cè)，根據(jù)校正誤差和雜波的表達(dá)式可知，若校正后的局部區(qū)域的雜波為，則校正后任意行列像元第段允許的最大偏差為：

式中：K,j,n為像元第段的增益校正系數(shù)，該式為充分非必要條件。因此對(duì)于多段校正而言，每段允許的最大偏差值和該段的增益校正系數(shù)有關(guān)，即為分段閾值選擇的依據(jù)。

2.4 自適應(yīng)分段校正方法具體實(shí)現(xiàn)

自適應(yīng)分段校正方法是在傳統(tǒng)多點(diǎn)校正算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的優(yōu)化方法，具體體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。

首先，在校正參數(shù)生成階段，根據(jù)校正殘差的要求，推算出分段閾值，如公式(5)和(8)所示，從而有針對(duì)性的進(jìn)行分段校正，分段越少，校正速度越快，工程應(yīng)用價(jià)值越高。

其次，采用歸一化直線作為所有像元校正的目標(biāo)直線，利用多個(gè)能量點(diǎn)下的探測(cè)器輸出均值作為輸入，然后利用最小二乘法[7]進(jìn)行線性擬合得到目標(biāo)直線，其表達(dá)式為：

因此，自適應(yīng)分段校正方法中每一段的校正參數(shù)(K,j,n,B,j,n)表示為：

式中：K,j,n和O,j,n分別表示第行列像元第段的增益和偏置。因此，每個(gè)像元每段允許的最大偏差變?yōu)椋?/p>

再次，本文提出的改進(jìn)方法在校正參數(shù)中設(shè)定分段標(biāo)志位，對(duì)于不需要分段的像元進(jìn)行標(biāo)記，直接進(jìn)行兩點(diǎn)法校正，不需要像傳統(tǒng)多點(diǎn)校正算法那樣進(jìn)行分段區(qū)間的查詢(xún)操作，提高了校正速度和實(shí)時(shí)性。

2.5 盲元補(bǔ)償方法

根據(jù)國(guó)標(biāo)[8]規(guī)定，紅外焦平面探測(cè)器的盲元包括死像元和噪聲像元，其中死像元是響應(yīng)率小于平均響應(yīng)率0.5倍的像元，噪聲像元是噪聲電壓大于2倍噪聲電壓均值的像元。目前，一般采用補(bǔ)償?shù)姆椒▽?duì)盲元進(jìn)行處理。

另外，對(duì)于校正參數(shù)計(jì)算公式(10)，該式成立的條件是G,j,n≠0。對(duì)于部分死盲元而言，輻射能量增加時(shí)，其響應(yīng)輸出卻保持不變，即響應(yīng)增益為零，此時(shí)計(jì)算得到的校正參數(shù)K,j,n＝￥，B,j,n＝￥。為了防止異常情況的出現(xiàn)，可以采用對(duì)四鄰域內(nèi)正常像元校正值取均值的方法對(duì)盲元進(jìn)行補(bǔ)償，補(bǔ)償公式如下所示：

2.6 生成校正參數(shù)的具體步驟

1）根據(jù)校正效果要求，設(shè)定校正后的預(yù)期局部空間雜波，并設(shè)定局部區(qū)域的尺寸和。

2）首先將每個(gè)像元接受的輻射能量和輸出值構(gòu)成一組數(shù)據(jù)，共組，并按照輻射能量遞增順序進(jìn)行排列，第行列像元如下式所示：

3）對(duì)響應(yīng)輸出偏差超閾值的像元進(jìn)行分段，分段方法，以步驟(b)中得到的最大偏差點(diǎn)將整個(gè)區(qū)域分為兩個(gè)區(qū)間。對(duì)每個(gè)區(qū)間，重復(fù)步驟(b)中的方法，直到所有分段區(qū)間都滿(mǎn)足條件，或者分段區(qū)間數(shù)達(dá)到最大分段數(shù)（定標(biāo)點(diǎn)數(shù)－1）要求，停止分段，并存儲(chǔ)分段區(qū)間左端點(diǎn)的響應(yīng)輸出值，分段方法示意圖如圖4所示。

4）利用式(10)計(jì)算每個(gè)像元每個(gè)分段內(nèi)的校正參數(shù)(K,j,n,B,j,n)，并存儲(chǔ)到校正參數(shù)表中。

2.7 實(shí)際校正的具體步驟

1）讀取每個(gè)像元的校正標(biāo)志位，對(duì)于標(biāo)志位為0的(,)位置的像元，輸出值為V,j,out，直接讀取該點(diǎn)的校正參數(shù)按照兩點(diǎn)法進(jìn)行校正，校正表達(dá)式為：

2）對(duì)于需要分段校正的像元，首先讀取該像元存儲(chǔ)的響應(yīng)輸出值數(shù)組，根據(jù)響應(yīng)輸出值，確定分段區(qū)間[,＋1]，然后讀取對(duì)應(yīng)區(qū)間的校正參數(shù)，按照式(13)進(jìn)行校正。

3）首先對(duì)(a)、(b)步驟中校正后大于飽和輸出值的像元輸出修改為飽和輸出值，低于0的修改為0，然后進(jìn)行盲元補(bǔ)償。讀取探測(cè)器的盲元表，對(duì)于盲元，采用式(12)進(jìn)行盲元補(bǔ)償。

圖4 自適應(yīng)分段方法示意圖

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)采用320×256的紅外中波面陣探測(cè)器，積分時(shí)間選擇1.5ms，固定積分時(shí)間，改變黑體溫度獲取15組對(duì)黑體的紅外成像數(shù)據(jù)，使輸出均值在10%～90%動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)變化。其中選出5個(gè)黑體溫度點(diǎn)作為待校正數(shù)據(jù)，其余數(shù)據(jù)用于生成校正參數(shù)。

為了驗(yàn)證本文提出的方法相對(duì)于傳統(tǒng)的多點(diǎn)校正方法在獲得同樣的校正效果時(shí)可以更有效地降低校正參數(shù)量，將校正后的局部雜波設(shè)定為20LSB，16LSB，8LSB，然后分別得到一組10點(diǎn)校正參數(shù)和自適應(yīng)分段校正參數(shù)，對(duì)黑體成像圖像進(jìn)行校正，采用5×5的窗口分析校正后效果。最后對(duì)比校正后的效果以及參數(shù)量比值（本文的方法/傳統(tǒng)多點(diǎn)法），結(jié)果如表1、表2所示。

表1 不同L下校正后局部非均勻性對(duì)比

通過(guò)表1可以看出，當(dāng)＝16LSB時(shí)，本文提出的方法的校正效果略?xún)?yōu)于傳統(tǒng)多點(diǎn)法的校正效果，根據(jù)表2可以看出，此時(shí)本文的方法中校正參數(shù)用量?jī)H為傳統(tǒng)多點(diǎn)法的參數(shù)量的0.4倍，節(jié)約了校正參數(shù)用量。

另外，為了驗(yàn)證本方法對(duì)實(shí)景圖像的校正效果，將該中波成像系統(tǒng)對(duì)著烙鐵進(jìn)行成像，積分時(shí)間和參數(shù)中的一致，并取雜波＝8LSB下的自適應(yīng)分段的校正參數(shù)用于圖像校正，校正前后的圖像如圖5所示。

表2 不同L下校正參數(shù)量對(duì)比

通過(guò)圖5可以看出，傳統(tǒng)多點(diǎn)法校正以后，圖像出現(xiàn)較多的“暗點(diǎn)”。由于本文提出的方法對(duì)每個(gè)像元進(jìn)行自適應(yīng)分段，細(xì)節(jié)處理較好，校正后沒(méi)有異常點(diǎn)出現(xiàn)，校正效果更好。

4 結(jié)論

本文提出了一種改進(jìn)型自適應(yīng)分段的紅外焦平面非均勻性校正方法，該方法給出了校正參數(shù)與分段閾值之間的定量化關(guān)系，降低了分段的盲目性。文中首先給出了線性校正的誤差分析；然后，給出了改進(jìn)型自適應(yīng)分段校正方法的原理及步驟；最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出方法的有效性。實(shí)驗(yàn)表明，相對(duì)于傳統(tǒng)的多點(diǎn)校正方法，本方法可以有效地降低校正參數(shù)用量，并獲得更好的校正效果。

圖5 不同方法校正效果對(duì)比

Fig.5 Comparison of correction effects of different methods

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Improved Adaptive Segmentation Non-uniformity Correction Method for IRFPA

CUI Kun1,2,3，CHEN Fansheng1,3，SU Xiaofeng1,3，TANG Yujun1,2,3，LIU Yan1,2,3

(1.,,200083,; 2.,100049,; 3.,,200083,)

The response non-uniformity of the cooled infrared focal plane detector has a lot of adverse effects on its quantitative application. Based on the study of the pixel response characteristics of the cooled infrared focal plane detector, this paper presents an improved adaptive segmentation non-uniformity correction method for IRFPA. On the basis of previous studies, this method gives the quantitative relation between the correction effect and the threshold selection of segmentation correction, which can reduce the blindness of the threshold selection in segmentation correction. In addition, the method uses the normalized straight line as the target curve, which is different from the traditional methods. This paper analyzes the source of the linear correction error firstly, and then presents the quantitative relation between the correction effect and the segmentation threshold. Finally, the principle and the steps of the correction method are given. In the correction effect evaluation, this paper uses the local non-uniformity (LNU) to evaluate the effect of the correction, and the method is better than the traditional evaluation method, which can reflect the local characteristics of the residual after correction. Experiments show that this method uses less parameters to obtain better correction effect, compared with the traditional multi point correction method, and easy to be realized.

IRPFA detectors，non-uniformity correction，adaptive segmentation，local non-uniformity

TN215

A

1001-8891(2017)03-0209-05

2016-10-02；

2016-12-30.

崔坤（1989-），男，博士生，主要從事空間遙感圖像信息處理方面的研究。E-mail：cuikun_1989@163.com

陳凡勝（1978-），男，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事空間遙感方面的研究。E-mail：cfs@mail.sitp.ac.cn

中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所創(chuàng)新基金（No.CX-60）