一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

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对红外焦平面阵列成像系统而言,基于场景的非均匀校正技术是处理固定图案噪声的关键技术。现有的非均匀校正算法主要被收敛速度和鬼像问题所限制。提出一种新的基于恒定统计算法的自适应场景非均匀校正技术。利用红外图像序列的时域统计信息结合提出的α修正均值滤波来估计探测器的参数,通过减少样本的渐进方差估计,完成成像系统的非均匀性校正。通过模拟和真实的非均匀性图像对算法的性能进行评价。实验结果表明,在继承恒定统计算法快速收敛的同时,图像峰值信噪比较恒定校正法及常系数α校正算法分别有44.5%和32.9%的提升,图像鬼像问题有明显改善。
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