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基于场景的非均匀性校正算法研究 摘要 红外焦平面阵列是现代红外系统和热成像系统的关键部件，其探测器成本低廉，体积小，无需制冷，具有广泛的应用前景，特别是它在军事上具有重要的战略战术地位和作用。然而由于红外器件、光学系统、外界温度变化等诸多因素的影响，使红外焦平面的非均匀性问题一直是制约其应用的根本问题。目前广泛使用的基于定标的非均匀性校正算法需要进行周期性的定标，从而增加了系统的复杂性。近些年提出的基于场景的非均匀性校正算法不需要红外参照源，直接从实际场景提取校正参数，实现系统简洁，具有自适应校正的优点。主要对基于场景的加权均值滤波、时域高通滤波和神经网络校正算法进行了研究并提出了后两种算法的改进方案。12647 关键词非均匀性校正加权均值滤波时域高通滤波神经网络校正算法 毕业设计说明书（论文）外文摘要 TitleScene-based nonuniformity correction algorithm Abstract Infrared focal plane array is a key component of modern infrared systems and thermal imaging systems, and its detector cost, small size, no refrigeration, has a wide range of applications, in particular, it has important strategic and tactical position and role of the military. However, due to infrared devices, optical system, outside temperature changes, and many other factors, the non-uniformity of the infrared focal plane has been the fundamental problem of restricting its application. Widely used based on the calibration of non-uniformity correction algorithm requires periodic calibration, thereby increasing the complexity of the system. In recent years, scene-based nonuniformity correction algorithm does not require infrared reference source, the direct calibration parameters extracted from the actual scenes, simple system, with the advantages of Adaptive Correction. The thesis of the scenario-based weighted mean filter, time domain high-pass filtering and neural networks correction algorithms were studied and the improvement of the latter two algorithms. 目前，凝视型红外焦平面阵列（IRFPA）器件构成的成像系统在军事（红外跟踪、预警、制导）、医疗、安全等方面得到了日益广泛的应用, 用它构成的红外成像系统较传统的光机扫描红外成像系统具有结构简单、工作稳定、灵敏度高、噪声等效温差（NETD）小等优点。但是由于材料和工艺方面的原因，使得探测器阵列的各个单元响应度不一致, 普遍存在着响应度的非均匀性问题，使得其所成图像中存在着较大的固定图案噪声[1]（FPN）, 更为严重的是空间非均匀性随时间漂移，严重地限制了IRFPA成像系统的探测灵敏度和空间分辨力，因此必须进行非均匀校正。 一般意义上的非均匀性是指红外焦平面阵列在同一均匀辐射下由于探测器各阵列元的红外响应度不一致导致其视频输出幅度不同，造成像质降低，又称空间噪声或固定图案噪声；更进一步意义上的非均匀性还包括由焦平面阵列所处环境的温度变化、电荷传输效率、1/f 噪声（电流噪声）、无效探测元盲元以及红外光学系统等诸多因素所造成的成像质量的下降。 非均匀性校正(NUC)算法的任务就是补偿空间非均匀性，并更新补偿算法来解决探测器响应的时变。 1．2非均匀性校正技术的发展情况 目前，大量的