【红外算法】算法内容大纲总结(个人私藏干货)

摘要:
主要包含两个大方面的内容,第一个方面可以理解为是图像的预处理,是对图像的校正处理;第二方面是数据压缩(DDE)技术。

1 非均匀校正的必要性
红外焦平面阵列(IRFPA)是一种兼具辐射敏感和信号处理功能的新一代红外探测器, 由焦平面探测器构成的热成像系统, 较其他热成像系统具有结构简单 ,可靠性高 ,探测灵敏度高等优点。但由于红外探测器材料 、制造工艺、探测器内部读出电路和工作环境的影响 ,使得焦平面阵列各个阵列元即使在相同的辐射通量照射下, 也会输出不相同的响应电压 ,这种响应的不一致性被称作红外图像的非均匀性 ,又称为固定图案噪声 。红外图像的非均匀性是制约红外焦平面阵列发展和应用的重要因素 。
因此 ,必须对红外焦平面器件进行非均匀性校正。
2 盲元校正的必要性
受到红外焦平面阵列(IRFPA)的制作工艺影响,IRFPA 会出现缺陷像元,这些像元
是无法经过两点校正,单点校正来校正为可使用的像元的。因此,需要检测出这些缺
陷像元(或者称之为盲元)。检测出盲元后,再进行补偿。
3 高 bits 数到 8bit 的数据压缩的必要性
热成像系统普遍存在输出图像目标与场景细节不清晰现象,是继非均匀校正之后制约热成像系统性能的一大不足,已成为国内外研究人员关注的重要问题。红外图像的一大特点是有着很高的动态范围(如地面与天空),而某些目标与其背景或者目标局部的温差却相对较小。因此为了能以足够高的精度来量化大动态红外场景,高性能热成像系统通常都采用 1 4 bits 或更高精度的 AD 对探测器输出信号进行采样和量化。而通常的显示设备或快速处理只要求 8 bits 数据宽度,所以 14bits 的高精度数据需要经过压缩处理。于是,如果压缩方法处理不当,使得本来探测到大动态图像的信息得不到显示,即大动态图像压缩可能会造成原有信息丢失,在显示图像中表现为图像细节的损失。FLIR 公司的数字细节增强(Digital Detail Enhancement,DDE)技术为解决这一问题提供了一种新的技术途径,可以在完成大动态数字图像压缩的同时,尽可能地保持图像的细节。但是该技术一直处于严格的商业保密状态。

结束语:
本文所述的两点校正方法是基于实验室标定的方法,是最为广泛,也是最为精确有效的方法。
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