一種基于定標(biāo)的非均勻性校正改進(jìn)算法*

韓 璐 李桂芝

（92941部隊(duì)44分隊(duì) 葫蘆島 125000）

1 引言

紅外焦平面陣列（Infrared Focal Plane Array，IRFPA）作為紅外成像系統(tǒng)的關(guān)鍵探測(cè)器件，應(yīng)用廣泛。由于焦平面陣列非均勻性的存在，會(huì)降低系統(tǒng)的圖像質(zhì)量和輻射測(cè)量精度［1］。焦平面陣列非均勻性，指焦平面受外界均勻輻射時(shí)，各面元間產(chǎn)生不一致性的輸出。受限于紅外焦平面陣列和光學(xué)系統(tǒng)制造工藝，焦平面中每個(gè)獨(dú)立的探測(cè)像元，會(huì)呈現(xiàn)出與相鄰探測(cè)像元不同的響應(yīng)特性［2］。因此非均勻性校正（non-uniformity correction，NUC）作為提升圖像質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)，是紅外輻射特性測(cè)量系統(tǒng)的必要環(huán)節(jié)［3］。

由于非均勻性因素主要來(lái)源于硬件，包括焦平面、光學(xué)系統(tǒng)和電子學(xué)架構(gòu)，因此從硬件方面解決問(wèn)題的難度高于軟件算法。圖像處理算法作為非均勻校正的主要手段，具有成本控制、應(yīng)用廣泛、效果顯著的優(yōu)勢(shì)。NUC 主要有基于定標(biāo)的NUC 算法和基于場(chǎng)景的NUC 算法兩類［4］。前者的參考源選用高精度面源黑體，硬件實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便，計(jì)算量低，因此工程應(yīng)用多，但校正精度會(huì)隨時(shí)間而下降，校正參數(shù)需定期更新［5］?；趫?chǎng)景的NUC 算法在應(yīng)用時(shí)可以省略參考源，簡(jiǎn)流程化，有效抑制校正參數(shù)漂移，系統(tǒng)穩(wěn)定性得到提高，但同時(shí)也存在弊端，即校正精度低、計(jì)算量大、“鬼影”干擾頻繁，因此系統(tǒng)整體測(cè)量精度較低［6］。

紅外成像系統(tǒng)為了達(dá)到在一定范圍內(nèi)的入瞳輻射量與系統(tǒng)灰度響應(yīng)成線性關(guān)系，探測(cè)器一般為制冷型，因此為實(shí)現(xiàn)NUC，更適合采用第一類基于定標(biāo)的算法，單點(diǎn)和兩點(diǎn)定標(biāo)NUC 因算法簡(jiǎn)便易實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用廣泛［7～8］。本文提出的基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法，在兩者算法優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升NUC效果。

2 輻射定標(biāo)模型及單點(diǎn)、兩點(diǎn)定標(biāo)NUC原理

2.1 紅外成像系統(tǒng)的輻射定標(biāo)

輻射定標(biāo)可以確定探測(cè)器輸出灰度值與成像系統(tǒng)入瞳輻射亮度的關(guān)系，因此輻射定標(biāo)是對(duì)目標(biāo)特性定量測(cè)量的基礎(chǔ)步驟。擴(kuò)展源近距離定標(biāo)法，可以忽略大氣傳輸衰減和大氣路程輻射對(duì)定標(biāo)的影響，因此得到廣泛應(yīng)用［9］，其定標(biāo)原理如圖1 所示。

圖1 近距離面源黑體輻射定標(biāo)原理

當(dāng)紅外探測(cè)器的灰度為最大灰度30%～70%時(shí)，黑體輻射亮度與系統(tǒng)輸出灰度值響應(yīng)一般為線性關(guān)系［10］：

其中：Gi，j(T)為紅外焦平面陣列中位置（i，j）處像元輸出的灰度值，Ri，j為該像元對(duì)光學(xué)系統(tǒng)入瞳輻射亮度的響應(yīng)參數(shù)，L(T)為面源黑體溫度T 時(shí)的輻射亮度，為系統(tǒng)雜散輻射的輸出灰度，為探測(cè)器暗電流的輸出灰度。

2.2 單點(diǎn)定標(biāo)NUC

最早最經(jīng)典的NUC 算法為單點(diǎn)校正法。當(dāng)定標(biāo)溫度為T0時(shí)，單點(diǎn)校正的偏置系數(shù)Bi，j(T0)：

由上述可知，單點(diǎn)定標(biāo)NUC 算法只對(duì)圖像中像元的偏置進(jìn)行NUC。

2.3 兩點(diǎn)定標(biāo)NUC

兩點(diǎn)定標(biāo)NUC 工程上應(yīng)用最為廣泛，原理如圖2 所示，圖中a，b，c 為校正前像元的響應(yīng)，a′，b′，c′ 為NUC后像元的統(tǒng)一響應(yīng)。

圖2 兩點(diǎn)定標(biāo)NUC原理

當(dāng)黑體溫度分別為Tl和Th（Tl

像元在定標(biāo)溫度Tl和Th時(shí)輸出響應(yīng)的平均灰度可表示為

設(shè)NUC后的響應(yīng)參數(shù)為Ki,j，偏置為Bi,j，則：

其中：

運(yùn)用上述得到的校正系數(shù)對(duì)溫度T 的輸出圖像進(jìn)行校正，即：

由上述原理可知，探測(cè)器任意像元經(jīng)過(guò)NUC且響應(yīng)不發(fā)生漂移時(shí)，則該像元非均勻性為0［11］：

3 基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法及非均勻性計(jì)算

3.1 基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法

改進(jìn)算法以單點(diǎn)和兩點(diǎn)定標(biāo)為基礎(chǔ)，保留了兩者的優(yōu)勢(shì)，即校正偏置系數(shù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)的一致性。改進(jìn)算法的校正響應(yīng)參數(shù)Ki，j和偏置系數(shù)B'i，j可表示為

其中，Gi，j(Tm)為面源黑體溫度為Tm(Tl＜Tm＜Th)時(shí)（i，j）像元的響應(yīng)灰度值，為所有像元在黑體溫度Tm下的響應(yīng)灰度平均值。

3.2 非均勻性計(jì)算

IRFPA的非均勻性一般用NU 數(shù)值來(lái)表示［12］：

其中，M×N 為焦平面陣列像元總數(shù)，d 為失效像元數(shù)，Gˉ為所有像元的響應(yīng)灰度平均值，Gi，j為（i，j）處像元的響應(yīng)灰度。由上述可知，圖像質(zhì)量越好，NU數(shù)值越小。

NUC 算法對(duì)于探測(cè)器每個(gè)像元響應(yīng)的校正性能NUi，j可表示為

4 NUC實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)圖像采集

為驗(yàn)證本文提出的基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法，搭建中波紅外成像系統(tǒng)，并將黑體入瞳。系統(tǒng)入瞳直徑為25mm，焦距為50mm，制冷型紅外相機(jī)采用FLIR 品牌，高精度面源黑體采用CI 品牌的SR-800型，具體參數(shù)見(jiàn)表1和表2。

表1 紅外相機(jī)參數(shù)

表2 黑體參數(shù)

圖像采集時(shí)，關(guān)閉相機(jī)的自動(dòng)調(diào)節(jié)響應(yīng)參數(shù)和偏置系數(shù)功能，積分時(shí)間為兩檔（1ms和2ms），選取6 個(gè)黑體溫度，從30℃開(kāi)始，每隔10℃升溫，至80℃結(jié)束。

4.2 NUC實(shí)驗(yàn)結(jié)果

單點(diǎn)定標(biāo)NUC，定標(biāo)黑體溫度為40℃；兩點(diǎn)定標(biāo)NUC，定標(biāo)黑體溫度為30℃和80℃；基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法，定標(biāo)黑體溫度為30℃、40℃、80℃。其余溫度點(diǎn)50℃、60℃、70℃用來(lái)驗(yàn)證三種算法改善效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

分析可得，在積分時(shí)間1ms 和2ms 下，未校正前，圖像的平均非均勻性分別為3.9374%、3.9565%，單點(diǎn)分別為1.7833%、1.8257%，兩點(diǎn)分別為0.2190%、2.2474%，基于定標(biāo)的NUC改進(jìn)算法分別為0.1481%、1.6546%。在積分時(shí)間為2ms 時(shí)，由于黑體溫度80℃的圖像趨于飽和，一定程度上偏離了相機(jī)的線性響應(yīng)范圍，導(dǎo)致三種算法NU 值均變化較大。但本文提出的改進(jìn)算法NUC 效果仍優(yōu)于單點(diǎn)和兩點(diǎn)，說(shuō)明了改進(jìn)算法保留了兩者的優(yōu)勢(shì)，即校正偏置系數(shù)的穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)的一致性，適應(yīng)性較強(qiáng)。

圖3 為三種算法的非均勻性校正結(jié)果，從中可看出，改進(jìn)算法校正效果更好。

圖3 三種算法的非均勻性校正結(jié)果

圖4 為黑體溫度60℃、積分時(shí)間2ms 時(shí)，從校正前后所有像元的非均勻性中可看出，改進(jìn)算法改善像元非均勻性更好、數(shù)值波動(dòng)更小、NUC 精度更高。

圖4 校正前后所有像元的非均勻性

圖5 為焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后的信號(hào)輸出圖，對(duì)比可得，改進(jìn)算法灰度分布尖峰減少，灰度均勻度較好，NUC改善效果顯著。

圖5 焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后的信號(hào)輸出圖

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出的基于定標(biāo)的NUC 改進(jìn)算法，以單點(diǎn)定標(biāo)和兩點(diǎn)定標(biāo)為基礎(chǔ)，保留了校正偏置系數(shù)穩(wěn)定性和響應(yīng)參數(shù)一致性的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)NUC 對(duì)比實(shí)驗(yàn)可得，改進(jìn)算法校正效果更好；從校正前后所有像元的非均勻性中可看出，改進(jìn)算法改善像元非均勻性更好、數(shù)值波動(dòng)更小、NUC精度更高；從焦平面陣列在應(yīng)用改進(jìn)算法校正前后對(duì)比可得，改進(jìn)算法灰度分布尖峰減少，灰度均勻度較好，NUC 改善效果顯著。