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红外图像非均匀性自适应实时校正：算法创新与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

红外成像技术作为一种能够感知物体红外辐射并将其转化为可视化图像的技术，在现代科技领域中占据着举足轻重的地位。其独特的工作原理，使得它能够突破可见光的限制，实现全天候、全天时的观测与监测，在军事、安防、工业检测、医疗诊断、智能驾驶等诸多领域都有着广泛的应用。在军事领域，红外成像技术被广泛应用于目标探测、跟踪与识别，能够帮助军事人员在复杂的战场环境中，尤其是在夜间或恶劣天气条件下，迅速发现敌方目标，为作战决策提供关键信息，极大地提升了军队的战斗力和作战效率。在安防监控方面，红外成像设备可以实时监测监控区域内的人员和物体活动，即使在光线昏暗或完全无光的环境下，也能清晰成像，有效弥补了传统可见光监控的不足，为保障公共安全发挥了重要作用。在工业检测中，通过检测物体表面的温度分布，红外成像技术能够快速、准确地发现设备的故障隐患和缺陷，如电气设备的过热、管道的泄漏等，实现预防性维护，提高工业生产的安全性和可靠性。在医疗诊断领域，红外热成像技术可以检测人体表面的温度变化，辅助医生诊断疾病，如乳腺癌、甲状腺疾病等，为早期疾病的发现和诊断提供了一种无创、便捷的检测手段。在智能驾驶领域，红外成像技术能够帮助车辆在夜间或恶劣天气条件下，提前感知前方的行人、车辆和障碍物，为自动驾驶系统提供重要的感知信息，提升驾驶的安全性。

然而，红外成像系统中存在的非均匀性问题，严重制约了其成像质量和应用效果。由于红外焦平面阵列（IRFPA）各探测单元在制造工艺、材料特性以及工作环境等方面存在差异，导致它们对相同的红外辐射输入产生不同的响应，从而在红外图像上表现为固定图案噪声、条纹噪声以及像元响应不一致等非均匀性现象。这些非均匀性噪声会降低图像的对比度和清晰度，掩盖图像中的细节信息，使得目标物体的特征难以准确提取和识别，严重影响了后续的图像分析和处理，如目标检测、跟踪和分类等任务的准确性和可靠性。例如，在军事目标探测中，非均匀性噪声可能导致目标的漏检或误检；在安防监控中，可能使监控画面出现模糊、失真等问题，影响对异常情况的判断；在工业检测中，可能导致对设备故障的误判或漏判，给生产带来安全隐患。因此，解决红外图像的非均匀性问题，提高红外成像系统的成像质量，对于充分发挥红外成像技术的优势，拓展其应用领域，具有至关重要的现实意义。

自适应实时校正技术作为解决红外图像非均匀性问题的关键技术，能够根据红外成像系统的实时工作状态和环境变化，自动调整校正参数，实现对非均匀性噪声的有效抑制。与传统的定标校正方法相比，自适应实时校正技术具有更强的适应性和实时性，能够更好地应对探测器响应特性随时间和环境变化而产生的漂移，以及不同场景下的非均匀性问题。它无需频繁地进行人工定标，减少了操作的复杂性和成本，提高了系统的可靠性和稳定性。因此，开展红外图像非均匀性自适应实时校正研究，对于推动红外成像技术的发展和应用，具有重要的理论意义和实际应用价值。通过深入研究自适应实时校正算法，不断优化算法性能，提高校正精度和速度，有望实现高质量的红外图像实时校正，为红外成像技术在各个领域的更广泛应用提供有力支持。

1.2国内外研究现状

在红外图像非均匀性校正领域，国内外学者进行了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。早期，定标类校正方法是研究的重点。这类方法主要包括单点定标、两点定标和多点定标校正方法。两点定标方法是目前应用最为广泛的定标校正方法之一，它基于探测器响应呈线性的假设，通过在两个不同温度下采集均匀原始数据，计算出每个探测元的增益和偏移量，从而对红外图像进行校正。其优点是算法相对简单，易于硬件实现，校正精度较高。然而，该方法对探测器响应的线性假设较为严格，当探测器响应存在非线性时，校正效果会受到较大影响。而且，它无法适应探测器响应特性随时间和环境变化而产生的漂移，当出现漂移时，需要重新进行定标来更新校正系数。多点定标校正方法通过在多个温度点进行定标，能够在一定程度上弥补两点定标方法对非线性响应校正不足的问题，但计算复杂度和工作量也相应增加。

随着研究的深入，基于场景的自适应校正方法逐渐成为研究热点。这类方法无需黑体定标，而是根据场景的运动，假设每个像素所对应场景的温度具有遍历性，利用遍历性进行统计，依照统计结果对探测器的非均匀性进行随时校正。时域高通滤波法（THPFC）是一种典型的基于场景的自适应校正方法，它通过对图像序列进行时域高通滤波，去除图像中的低频固定图案噪声，从而实现非均匀性校正。该方法能够自适应地跟踪探测像元输出的漂移，在满足遍历性假设的情况下，可以获得较好的校正效果。但是，它对场景的运动要求较高，当场景运动不明显或存在静止区域时，校正效果会大打折扣，并且容易引