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一种改进的基于场景的非均匀性校正方法汇报人：2024-01-28

引言非均匀性校正方法概述基于场景的非均匀性校正方法改进改进方法在图像处理中的应用改进方法在视频处理中的应用总结与展望contents目录

引言01

红外成像系统广泛应用于军事、安防、医疗等领域，其成像质量直接影响应用效果。非均匀性是红外成像系统固有的问题，导致图像质量下降，影响后续图像处理和应用。因此，研究红外成像系统的非均匀性校正方法，提高图像质量，具有重要的理论意义和应用价值。研究背景与意义

国内外学者已经提出了多种非均匀性校正方法，包括基于定标、基于场景和基于神经网络的方法等。基于定标的方法需要额外的定标设备，且校正效果受定标精度影响；基于场景的方法利用场景信息进行校正，但存在场景动态变化导致的校正失效问题；基于神经网络的方法通过训练网络模型实现校正，但需要大量训练数据且实时性较差。目前，非均匀性校正方法正向着自适应、实时性和鲁棒性方向发展。国内外研究现状及发展趋势

分析非均匀性产生机理及影响因素；研究场景复杂度度量方法；设计自适应校正算法；搭建实验平台验证算法性能。提出了一种基于场景复杂度的自适应校正算法，实现了对复杂场景的有效校正；通过实验验证了所提算法的有效性和优越性。本文主要研究内容及创新点创新点在于具体研究内容包括

非均匀性校正方法概述02

非均匀性定义及产生原因定义非均匀性是指图像中像素之间响应的不一致性，表现为图像中固定图案的噪声或亮度不均匀。产生原因非均匀性主要由成像传感器的制造工艺、材料特性以及工作环境等因素引起。例如，传感器像元之间的响应差异、暗电流不一致以及光照条件的变化等。

传统非均匀性校正方法介绍利用场景中的自然特征或人工标志进行非均匀性校正。该方法能够实时适应场景变化，但依赖于场景内容的稳定性和丰富性。场景自适应校正法通过测量传感器在两个不同温度下的响应，计算出校正参数，对图像进行非均匀性校正。该方法简单易行，但精度较低。两点校正法在多个不同温度下测量传感器的响应，建立更精确的校正模型。该方法提高了校正精度，但操作复杂且耗时。多点校正法

精度与实时性的矛盾传统方法往往需要在精度和实时性之间进行权衡。提高精度通常需要更复杂的模型和更多的计算资源，从而降低了实时性能。对场景变化的适应性不足现有方法在处理动态场景或快速变化的场景时，往往难以保持稳定的校正效果。这主要是由于场景变化导致传感器响应的不稳定性增加，使得校正参数失效或需要频繁更新。对传感器特性的考虑不足不同传感器具有不同的非均匀性特性，现有方法往往缺乏对特定传感器特性的针对性处理，导致校正效果不佳。现有方法存在问题分析

基于场景的非均匀性校正方法改进03

特征提取提取图像中的颜色、亮度、对比度等特征，用于描述场景的光照条件和图像质量。深度学习技术应用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），对场景进行分类和特征提取，提高分类准确性和特征提取效率。场景分类根据图像内容将场景分为室内、室外、自然光、人工光等类别，为后续校正算法提供基础。场景分类与特征提取

室外场景校正针对室外场景光线变化大、动态范围宽等问题，设计自适应的曝光控制和色彩校正算法，使图像更加真实自然。自然光和人工光场景校正针对自然光和人工光场景的混合情况，设计自适应的白平衡和色彩还原算法，使图像色彩更加准确和一致。室内场景校正针对室内场景光照不均匀、阴影明显等问题，设计自适应的亮度和对比度调整算法，提高图像清晰度和视觉效果。针对不同场景的自适应校正算法设计

实验验证与性能评估收集包含不同场景和光照条件的图像数据集，用于训练和测试校正算法。评估指标采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等客观评估指标，以及人眼视觉感知的主观评估指标，对校正算法的性能进行评估。实验结果分析对实验结果进行定性和定量分析，比较不同算法的性能优劣，验证本文提出的基于场景的非均匀性校正方法的有效性和优越性。数据集准备

改进方法在图像处理中的应用04

123由于传感器响应不一致或光照条件变化，图像中不同区域的灰度级可能呈现非均匀分布，导致图像质量下降。灰度级非均匀性图像采集设备中的色彩滤波器或光源色温差异可能导致色彩非均匀性，表现为图像中不同区域的颜色偏差。色彩非均匀性非均匀性可能导致图像中出现噪声和伪影，如固定模式噪声、条纹状伪影等，影响图像细节和视觉效果。噪声与伪影图像处理中非均匀性影响分析

改进方法在图像处理中实施步骤场景建模结果评估参数估计非均匀性校正根据实际应用场景，建立合适的场景模型，包括光照模型、传感器响应模型等，以准确描述非均匀性来源。利用场景模型，通过优化算法估计模型参数，如光源色温、传感器响应曲线等，为后续校正提供基础。根据估计的参数，对图像进行非均匀性校正，包括灰度级校正、色彩校正等，以消除非均匀性对图像质量的影响。