改進型自適應分段的紅外焦平面非均勻校正方法

崔 坤，陳凡勝，蘇曉鋒，唐玉俊，劉 炎

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改進型自適應分段的紅外焦平面非均勻校正方法

崔 坤1,2,3，陳凡勝1,3，蘇曉鋒1,3，唐玉俊1,2,3，劉 炎1,2,3

（1. 中國科學院上海技術物理研究所，上海 200083；2. 中國科學院大學，北京 100049；3. 中國科學院紅外探測與成像技術重點實驗室，上海 200083）

制冷型紅外焦平面探測器的響應非均勻性對其定量化應用產生很多不利影響。本文在對紅外焦平面探測器像元響應特性深入研究的基礎上，提出了一種的改進型自適應分段的紅外焦平面非均勻校正算法。該方法主要在前人研究的基礎上給出校正效果與分段校正閾值選擇之間的定量化關系，從而降低了分段校正時閾值選擇的盲目性。另外，該方法采用歸一化直線作為校正的目標曲線，而非傳統方法中采用分段目標曲線。文中首先分析了線性校正誤差的來源，然后給出校正效果與分段閾值之間的定量化關系，最后給出校正方法的原理和步驟。在校正效果評價方面，本文使用局部非均勻性（LNU）來評價校正后的效果，該方法相對于傳統的評價方法，更能體現校正后殘差的局部特性。實驗表明，相對于傳統的多點校正法，該方法使用較少的參數量獲得更好的校正效果，并且易于工程實現。

紅外焦平面探測器；非均勻校正；自適應分段；局部非均勻性

0 引言

隨著紅外焦平面技術的發展，像元規模越來越大，受限于探測器制造工藝水平的限制，像元之間存在著較大的響應非均勻性。另外，探測器模擬信號往往需要通過多通道讀出，通道之間的差異進一步增加了紅外圖像的非均勻性。目前，非均勻性校正方法主要分為兩大類：基于定標和基于場景的校正方法[1-2]。基于定標的方法是利用標準的黑體輻射源對探測器像元的響應特性進行標定，進而得到相應的校正參數，該類方法主要有一點法、兩點法和多點法及相應的改進型法，該類校正方法的優點主要是計算簡便，便于工程應用，缺點是受像元的響應率漂移影響較大。基于場景的算法不需要黑體的參與，主要是依據濾波和統計學的原理進行非均勻校正。

通過對紅外焦平面像元響應曲線的長期測試和研究發現，積分時間一致的情況下，像元之間響應非均勻性主要體現在像元輸出隨接收輻射能量的響應曲線的差異性上。對于定標類算法，像元響應的線性度對線性校正效果產生較大的影響。兩點法雖然計算簡單，但是當像元響應非線性較大時校正效果較差；顯然，多點法對非線性度的適應性更好，不過要達到好的校正效果需要多組校正參數，這對于某些存儲資源有限的工程應用來說不易實現。為了降低多點法校正參數數量，2006年，鄭軍、郭立等人提出了一種復合型兩點多段的非均勻性校正方法[3]，該方法需要手動設定分段閾值。2010年，Zhou Bo等人利用最小均方差擬合的方法將對每個像元分為固定的段[4]，并給出了不同值下的校正效果。以上方法雖然可以在一定程度上降低校正參數用量，但是沒有建立分段閾值與校正效果之間的對應關系，缺少必要的分段依據。本文在前人研究的基礎上做了一定的方法改進，主要體現在，從分段線性校正的誤差入手，給出像元分段閾值與校正殘差之間的關系，從而逆向給出了像元分段閾值選擇的依據，降低了多點分段的盲目性。另外，本文采用鄰域補償的方法對探測器中出現的盲元進行處理。

在校正效果評價方面，本文使用局部非均勻性作為最終校正效果的評價方法，該評價方法能夠更好地反映校正殘差的局部特性。對于某些受空間雜波影響較大的紅外弱小目標檢測算法，該評價方法具有更好的適用性。

1 傳統定標類校正算法

1.1 兩點校正法

兩點校正法是定標類方法中最為常用的一種方法，該方法假設像元的響應輸出與像元接收到的輻射能量呈線性關系。兩點法校正的示意圖如圖1所示。

圖1 兩點校正法示意圖

圖1中，L1表示像元的實際響應曲線，L2表示像元校正后的目標曲線，校正方法如(1)式所示：

2＝(1)＋(1)

式中：1、2分別為校正前、后灰度值；為增益校正參數；為偏置校正參數。

從而校正參數(,)的計算方法[5]為：

1.2 多點校正法原理

當像元響應曲線呈現較大的非線性時，利用兩點法校正后會產生較大的殘留非均勻性。多點校正法將像元的響應區間分為多個段，每段進行線性校正。多點校正法采用多段直線逼近曲線[6]的校正思路，因此多點校正法能夠有效降低因像元響應非線性引入的校正殘差，并且像元分段區間越多，校正效果越好，不過需要存儲的校正參數越多。多點校正法示意圖如圖2所示。

圖2 多點校正法示意圖

圖2中，L2為校正目標曲線，L1像元實際響應曲線，其在第段響應區間內的實際響應輸出為：

因此L1第段的校正參數如下：

式中：1,n()和2,n()分別是L1和L2在第段響應區間的輸出函數。

2 自適應分段校正方法原理

2.1 線性校正誤差分析

由兩點校正法的原理可知，在不考慮像元響應率漂移的情況下，校正后的殘差主要來源于像元響應曲線的非線性度。如圖3所示，L1是像元實際的響應曲線，在利用兩點法校正時，曲線L1被當成直線L2來計算校正參數，并得到相應的校正參數為(2,2)，則校正后誤差為：

從(5)式可以看出，對于線性校正而言，像元的實際響應輸出偏離直線輸出的偏差值與校正殘差成正比關系，偏差越大，校正后的殘差值越大，從而引起的校正雜波越大。

2.2 局部非均勻性評價方法

局部區域內所有像元輸出灰度值的標準差與均值的比值稱為局部非均勻性，表示式為：

式中：、為局部區域的行、列像元數；、為局部區域內的噪聲盲元和死盲元的個數；、為局部區域起始像元的行列坐標；V,j為行列像元校正后輸出值。

對于面陣探測器而言，為了評價整幅紅外圖像的校正效果，使用局部非均勻性的均值作為最終的評價指標，均值的計算方法為，利用滑窗的方法遍歷整幅圖像，然后對得到的所有局部非均勻性值取均值。

2.3 校正殘差與分段閾值的關系

為了討論的方便，假設校正后像元的校正偏差DNU隨機分布在校正目標值的兩側，根據校正誤差和雜波的表達式可知，若校正后的局部區域的雜波為，則校正后任意行列像元第段允許的最大偏差為：

式中：K,j,n為像元第段的增益校正系數，該式為充分非必要條件。因此對于多段校正而言，每段允許的最大偏差值和該段的增益校正系數有關，即為分段閾值選擇的依據。

2.4 自適應分段校正方法具體實現

自適應分段校正方法是在傳統多點校正算法的基礎上進行的優化方法，具體體現在以下3個方面。

首先，在校正參數生成階段，根據校正殘差的要求，推算出分段閾值，如公式(5)和(8)所示，從而有針對性的進行分段校正，分段越少，校正速度越快，工程應用價值越高。

其次，采用歸一化直線作為所有像元校正的目標直線，利用多個能量點下的探測器輸出均值作為輸入，然后利用最小二乘法[7]進行線性擬合得到目標直線，其表達式為：

因此，自適應分段校正方法中每一段的校正參數(K,j,n,B,j,n)表示為：

式中：K,j,n和O,j,n分別表示第行列像元第段的增益和偏置。因此，每個像元每段允許的最大偏差變為：

再次，本文提出的改進方法在校正參數中設定分段標志位，對于不需要分段的像元進行標記，直接進行兩點法校正，不需要像傳統多點校正算法那樣進行分段區間的查詢操作，提高了校正速度和實時性。

2.5 盲元補償方法

根據國標[8]規定，紅外焦平面探測器的盲元包括死像元和噪聲像元，其中死像元是響應率小于平均響應率0.5倍的像元，噪聲像元是噪聲電壓大于2倍噪聲電壓均值的像元。目前，一般采用補償的方法對盲元進行處理。

另外，對于校正參數計算公式(10)，該式成立的條件是G,j,n≠0。對于部分死盲元而言，輻射能量增加時，其響應輸出卻保持不變，即響應增益為零，此時計算得到的校正參數K,j,n＝￥，B,j,n＝￥。為了防止異常情況的出現，可以采用對四鄰域內正常像元校正值取均值的方法對盲元進行補償，補償公式如下所示：

2.6 生成校正參數的具體步驟

1）根據校正效果要求，設定校正后的預期局部空間雜波，并設定局部區域的尺寸和。

2）首先將每個像元接受的輻射能量和輸出值構成一組數據，共組，并按照輻射能量遞增順序進行排列，第行列像元如下式所示：

3）對響應輸出偏差超閾值的像元進行分段，分段方法，以步驟(b)中得到的最大偏差點將整個區域分為兩個區間。對每個區間，重復步驟(b)中的方法，直到所有分段區間都滿足條件，或者分段區間數達到最大分段數（定標點數－1）要求，停止分段，并存儲分段區間左端點的響應輸出值，分段方法示意圖如圖4所示。

4）利用式(10)計算每個像元每個分段內的校正參數(K,j,n,B,j,n)，并存儲到校正參數表中。

2.7 實際校正的具體步驟

1）讀取每個像元的校正標志位，對于標志位為0的(,)位置的像元，輸出值為V,j,out，直接讀取該點的校正參數按照兩點法進行校正，校正表達式為：

2）對于需要分段校正的像元，首先讀取該像元存儲的響應輸出值數組，根據響應輸出值，確定分段區間[,＋1]，然后讀取對應區間的校正參數，按照式(13)進行校正。

3）首先對(a)、(b)步驟中校正后大于飽和輸出值的像元輸出修改為飽和輸出值，低于0的修改為0，然后進行盲元補償。讀取探測器的盲元表，對于盲元，采用式(12)進行盲元補償。

圖4 自適應分段方法示意圖

3 實驗驗證

實驗采用320×256的紅外中波面陣探測器，積分時間選擇1.5ms，固定積分時間，改變黑體溫度獲取15組對黑體的紅外成像數據，使輸出均值在10%～90%動態范圍內變化。其中選出5個黑體溫度點作為待校正數據，其余數據用于生成校正參數。

為了驗證本文提出的方法相對于傳統的多點校正方法在獲得同樣的校正效果時可以更有效地降低校正參數量，將校正后的局部雜波設定為20LSB，16LSB，8LSB，然后分別得到一組10點校正參數和自適應分段校正參數，對黑體成像圖像進行校正，采用5×5的窗口分析校正后效果。最后對比校正后的效果以及參數量比值（本文的方法/傳統多點法），結果如表1、表2所示。

表1 不同L下校正后局部非均勻性對比

通過表1可以看出，當＝16LSB時，本文提出的方法的校正效果略優于傳統多點法的校正效果，根據表2可以看出，此時本文的方法中校正參數用量僅為傳統多點法的參數量的0.4倍，節約了校正參數用量。

另外，為了驗證本方法對實景圖像的校正效果，將該中波成像系統對著烙鐵進行成像，積分時間和參數中的一致，并取雜波＝8LSB下的自適應分段的校正參數用于圖像校正，校正前后的圖像如圖5所示。

表2 不同L下校正參數量對比

通過圖5可以看出，傳統多點法校正以后，圖像出現較多的“暗點”。由于本文提出的方法對每個像元進行自適應分段，細節處理較好，校正后沒有異常點出現，校正效果更好。

4 結論

本文提出了一種改進型自適應分段的紅外焦平面非均勻性校正方法，該方法給出了校正參數與分段閾值之間的定量化關系，降低了分段的盲目性。文中首先給出了線性校正的誤差分析；然后，給出了改進型自適應分段校正方法的原理及步驟；最后，通過實驗驗證了本文提出方法的有效性。實驗表明，相對于傳統的多點校正方法，本方法可以有效地降低校正參數用量，并獲得更好的校正效果。

圖5 不同方法校正效果對比

Fig.5 Comparison of correction effects of different methods

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Improved Adaptive Segmentation Non-uniformity Correction Method for IRFPA

CUI Kun1,2,3，CHEN Fansheng1,3，SU Xiaofeng1,3，TANG Yujun1,2,3，LIU Yan1,2,3

(1.,,200083,; 2.,100049,; 3.,,200083,)

The response non-uniformity of the cooled infrared focal plane detector has a lot of adverse effects on its quantitative application. Based on the study of the pixel response characteristics of the cooled infrared focal plane detector, this paper presents an improved adaptive segmentation non-uniformity correction method for IRFPA. On the basis of previous studies, this method gives the quantitative relation between the correction effect and the threshold selection of segmentation correction, which can reduce the blindness of the threshold selection in segmentation correction. In addition, the method uses the normalized straight line as the target curve, which is different from the traditional methods. This paper analyzes the source of the linear correction error firstly, and then presents the quantitative relation between the correction effect and the segmentation threshold. Finally, the principle and the steps of the correction method are given. In the correction effect evaluation, this paper uses the local non-uniformity (LNU) to evaluate the effect of the correction, and the method is better than the traditional evaluation method, which can reflect the local characteristics of the residual after correction. Experiments show that this method uses less parameters to obtain better correction effect, compared with the traditional multi point correction method, and easy to be realized.

IRPFA detectors，non-uniformity correction，adaptive segmentation，local non-uniformity

TN215

A

1001-8891(2017)03-0209-05

2016-10-02；

2016-12-30.

崔坤（1989-），男，博士生，主要從事空間遙感圖像信息處理方面的研究。E-mail：cuikun_1989@163.com

陳凡勝（1978-），男，博士，研究員，博士生導師，主要從事空間遙感方面的研究。E-mail：cfs@mail.sitp.ac.cn

中國科學院上海技術物理研究所創新基金（No.CX-60）