基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

摘要：

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题，在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值，从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数，初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性，提出了用具有保边缘特性的P-M滤波取代传统神经网络算法中的四邻域均值滤波来获得期望图像，从而减小了图像边缘误差。实验结果表明，该算法收敛速度快，校正精度高，有效避免了因红外焦平面响应特性漂移而引起的图像降质。

关键词：IRFPA、联合非均匀性校正、衬底温度、神经网络算法、P-M模型算法

所属期刊栏目：45

分类号：TN219(光电子技术、激光技术)

资助基金：吉林省重点科技攻关项目20140204030GX；长春市科技局重大科技攻关计划14KG011

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共1页

页码：0304002-1-0304002-6