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基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法

陈世伟 杨小冈 张胜修 刘云峰

陈世伟, 杨小冈, 张胜修, 刘云峰. 基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法[J]. 中国光学(中英文), 2016, 9(1): 106-113. doi: 10.3788/CO.20160901.0106
引用本文: 陈世伟, 杨小冈, 张胜修, 刘云峰. 基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法[J]. 中国光学(中英文), 2016, 9(1): 106-113. doi: 10.3788/CO.20160901.0106
CHEN Shi-wei, YANG Xiao-gang, ZHANG Sheng-xiu, LIU Yun-feng. Single infrared stripe nonuniformity correction algorithm based on adaptive diffusion models[J]. Chinese Optics, 2016, 9(1): 106-113. doi: 10.3788/CO.20160901.0106
Citation: CHEN Shi-wei, YANG Xiao-gang, ZHANG Sheng-xiu, LIU Yun-feng. Single infrared stripe nonuniformity correction algorithm based on adaptive diffusion models[J]. Chinese Optics, 2016, 9(1): 106-113. doi: 10.3788/CO.20160901.0106

基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法

doi: 10.3788/CO.20160901.0106
基金项目: 国家自然科学基金项目(No.61203189);二炮院校青年基金资助项目(No.2014QNJJ023)
详细信息
    通讯作者:

    陈世伟(1979-),男,河北南和人,博士研究生,讲师,2006年于第二炮兵工程大学获得硕士学位,主要从事机器视觉及自动控制方面的研究。E-mail:cshw3876@tom.com

  • 中图分类号: TN215

Single infrared stripe nonuniformity correction algorithm based on adaptive diffusion models

  • 摘要: 针对红外焦平面成像系统存在列向条纹非均匀性的现象,采用了一种基于自适应PM扩散模型的非均匀校正新算法。首先,综合利用图像梯度信息和局部灰度统计信息,自适应计算PM模型的扩散阈值;然后将每列像素的PM模型估计值作为该列像素的期望值;最后采用最陡下降法迭代计算得到每列像元的校正参数,并对结果进行循环校正以提高校正效果。实验结果表明:该算法可以保护图像边缘信息,与同类算法相比,能够更有效地抑制条纹非均匀性,并且能够防止图像产生鬼影。

     

  • 图 1  不同扩散阈值对应PDE-based NUC校正前后的图像

    Figure 1.  Images before and after using PDE-based NUC algorithm correction with different thresholds

    图 2  PDE-based NUC算法中对图像27列偏移校正系数和误差函数的估计

    Figure 2.  Estimations of the offset coefficients and the error signal using the PDE-based NUC algorithm

    图 3  基于自适应扩散阈值的非均匀性校正算法流程

    Figure 3.  Block diagram of the NUC algorithm based the proliferation of adaptive threshold

    图 4  5种算法用于实拍外红外图像的单帧校正效果比较

    Figure 4.  Comparison of five NUC algorithms for signal infrared real images

    图 5  5种算法的校正性能曲线

    Figure 5.  Performance curves of five NUC algorithms

    表  1  5种算法的平均校正效果比较

    Table  1.   Average correction performance comparison of five NUC algorithms

    PerformanceNN-NUCMMSELSK-SKPDE-based NUCPM-AD-NUC
    RMSE24.670 324.749 118.580 518.510 216.248 9
    ρ0.165 60.167 10.152 50.157 50.144 9
    RMSE(var)1.784 21.846 11.057 51.006 50.728 4
    ρ(var)4.845 2×10-49.031 7×10-42.088 7×10-42.842 7×10-41.989 2×10-4
    Time/s5.883.764.094.717.45
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-09-11
  • 录用日期:  2015-11-13
  • 刊出日期:  2016-01-25

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