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前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法

季尔优 顾国华 柏连发 陈钱 钱惟贤

季尔优, 顾国华, 柏连发, 陈钱, 钱惟贤. 前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1672-1678.
引用本文: 季尔优, 顾国华, 柏连发, 陈钱, 钱惟贤. 前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1672-1678.
Ji Eryou, Gu Guohua, Bai Lianfa, Chen Qian, Qian Weixian. Improved interframe registration based least-mean-square-error non-uniformity correction algorithm by foreground re-registration[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(5): 1672-1678.
Citation: Ji Eryou, Gu Guohua, Bai Lianfa, Chen Qian, Qian Weixian. Improved interframe registration based least-mean-square-error non-uniformity correction algorithm by foreground re-registration[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(5): 1672-1678.

前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法

基金项目: 

国家自然科学基金(61101199);江苏省自然科学基金(BK201199);南京理工大学自主科研重大研究计划(20112DJH22)

详细信息
    作者简介:

    季尔优(1984-),男,博士生,主要从事红外图像处理方面的研究。Email:jieryou@163.com

  • 中图分类号: TP391.41

Improved interframe registration based least-mean-square-error non-uniformity correction algorithm by foreground re-registration

  • 摘要: 由于基于帧间配准误差最小化的非均匀性校正算法(IRLMS)在对红外图像非均匀性的校正过程中,对于存在运动前景的场景缺乏对运动前景位移的准确估计,和配准精度较低时校正参数不能自适应地控制其更新速率,产生鬼影现象。为了解决这一问题,提出了一种改进的帧间误差最小化非均匀性校正方法。该方法使用LK 光流对场景中的运动前景进行重新配准,估计出运动位移,修正误差图像,以克服前景运动产生的鬼影现象;同时通过估计出相邻帧图像之间去除非均匀性后的相位相关矩阵的峰值,以其峰值自适应地修正参数更新的速率,以克服在配准精度较低时校正参数更新过快造成的影响。实验结果表明:该方法能够克服前景运动和配准精度较低时产生的鬼影现象,有效地提高了IRLMS 算法的实用性。
  • [1]
    [2] Scribner D, Sarkady K, Caulfield J, et al. Non-uniformity correction for staring focal plane arrays using scene-based techniques[C]//SPIE, 1990, 1308: 224-233.
    [3] Duan Dong, Sha Shengchun, Zhang Shuanglei, et al. Non-uniformity rectification methods of IRFPA detector radiation[J]. Infrared and Laser Engineering, 2012, 41 (10): 2621-2624. (in Chinese)段东, 沙晟春, 张双垒, 等. 红外焦平面探测器辐射非均匀性校正方法[J]. 红外与激光工程, 2012, 41(10): 2621-2624.
    [4]
    [5]
    [6] Scribner D A, Asarkady K, Kruer M R, et al. Adaptive retina-like preprocessing for imaging detector arrays [C]//IEEE, 1993: 1955-1960.
    [7]
    [8] Harris J G, Chiang Y M. Nonuniformity correction of infrared image sequences using the constant-statistics constraint [J].IEEE Trans Image Proc, 1999, 8(8): 1148-1151.
    [9]
    [10] Zheng Dezhong, Sun Tao. Improved algorithm of neural network using in non-uniformity correction [J]. Laser Infrared, 2010, 40(10): 1111-1115.
    [11] Chen Baoguo, Zhang Xuefeng, Niu Yingyu. Improved nonuniformity correction algorithm based on neural network[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(3): 574-578.(in Chinese)陈宝国, 张学峰, 牛英宇. 改进的基于神经网络的非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(3): 574-578.
    [12]
    [13]
    [14] Zhao Chunhui, Liu Zhenlong. Improved infrared image neural network non-uniformity correction algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(4): 1079-1083. (in Chinese)赵春晖, 刘振龙. 改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(4): 1079-1083.
    [15]
    [16] Hardie R C, Hayat M M, Armstrong E E, et al. Scene based nonuniformity correction using video sequences and registration[J]. Applied Optics, 2000, 39(8): 1241-1250.
    [17] Hardie R C, Hayat M M, Armstrong E E, et al. Scene based non-uniformity correction using video sequences and registration[J]. Appl Opt, 2000, 39: 1241-1250.
    [18]
    [19] Ratliff B M, Hayat M M, Hardie R C. An algebraic algorithm for nonuniformity correction in focal-plane arrays[J]. J Opt Soc Am A, 2002, 19: 1737-1747.
    [20]
    [21]
    [22] Zuo C, Chen Q, Gu G H, et al, Scene-based nonuniformity correction algorithm based on interframe registration [J]. JOpt Soc Am A, 2011, 28: 1164-1176.
    [23] Hardie R, Baxley F, Brys B, et al. Scene-based nonuniformity correction with reduced ghosting using a gated LMS algorithm[J]. Opt Express, 2009, 17: 14918-14933.
    [24]
    [25] Lucas Bruce D, Kanade Takeo. Iterative image registration technique with an application to stereo vision [C]//Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1981, 2: 674-679.
  • [1] 汪大宝, 王中果, 吴明轩, 张超, 胡月.  基于改进伽马曲线的星载长波红外焦平面非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2022, 51(5): 20210510-1-20210510-9. doi: 10.3788/IRLA20210510
    [2] 李建林, 谢刚, 刘炼, 陈晓燕, 董伟, 雷永畅.  碲镉汞焦平面阵列无效像元(盲元)特征与成因 . 红外与激光工程, 2021, 50(2): 20200202-1-20200202-12. doi: 10.3788/IRLA20200202
    [3] 尚超, 王锦春, 张晓兵.  红外焦平面阵列读出电路非均匀性研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(8): 20190581-1-20190581-8. doi: 10.3788/IRLA20190581
    [4] 钟燕平, 袁红辉, 鞠国豪.  非均匀性校正的长波光导探测器读出电路设计 . 红外与激光工程, 2018, 47(1): 104001-0104001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0104001
    [5] 钱润达, 赵东, 周慧鑫, 于君娜, 王士成, 荣生辉.  基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1204001-1204001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
    [6] 彭勇, 冯斌, 史泽林, 徐保树, 惠斌.  微偏振片阵列成像的非均匀校正研究 . 红外与激光工程, 2017, 46(4): 404004-0404004(8). doi: 10.3788/IRLA201746.0404004
    [7] 王明昌, 樊养余, 陈宝国, 雷伟, 周波.  基于SOPC的红外图像自适应非均匀性校正设计 . 红外与激光工程, 2017, 46(6): 628001-0628001(6). doi: 10.3788/IRLA201746.0628001
    [8] 郑博, 王健, 许文斌, 王晓东, 孙强.  基于方向性模型的红外焦平面阵列混叠效应研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(11): 1104001-1104001(6). doi: 10.3788/IRLA201645.1104001
    [9] 张磊, 王岳环, 宋琼.  红外焦平面条带状非均匀性校正硬件实现方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(10): 2886-2890.
    [10] 聂瑞杰, 李丽娟, 王朝林, 徐琰珂.  一种凝视红外成像系统联合非均匀校正算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(8): 2339-2346.
    [11] 蔺辉, 刘立力, 田新锋, 郝芸.  强激光近场分布测量中科学级CCD 的非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2108-2111.
    [12] 郑亮亮.  多通道TDI CCD成像系统的非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 145-150.
    [13] 许轰烈, 陈钱, 隋修宝, 刘宁.  基于单调场景运动的复杂非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(9): 3168-3172.
    [14] 刘慧, 朱明超, 吴泽鹏, 郭玲玲, 赵其昌, 贾宏光, 宣明.  红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1364-1369.
    [15] 任航.  高分辨率大面阵CCD相机高帧频设计及其非均匀性的校正 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1491-1497.
    [16] 基于小波变换直方图规定的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3481-3485.
    [17] 任建乐, 陈钱, 顾国华, 钱惟贤.  红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(8): 1987-1990.
    [18] 陈宝国, 张学峰, 牛英宇.  改进的基于神经网络的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 574-578.
    [19] 朱瑞飞, 王超, 魏群, 贾宏光, 周文明.  红外探测器非均匀性校正系统研制 . 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1669-1673.
    [20] 屈惠明, 陈钱.  环境温度补偿的红外焦平面阵列非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2011, 40(12): 2328-2332.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-13
  • 修回日期:  2013-10-20
  • 刊出日期:  2014-05-25

前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法

    作者简介:

    季尔优(1984-),男,博士生,主要从事红外图像处理方面的研究。Email:jieryou@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61101199);江苏省自然科学基金(BK201199);南京理工大学自主科研重大研究计划(20112DJH22)

  • 中图分类号: TP391.41

摘要: 由于基于帧间配准误差最小化的非均匀性校正算法(IRLMS)在对红外图像非均匀性的校正过程中,对于存在运动前景的场景缺乏对运动前景位移的准确估计,和配准精度较低时校正参数不能自适应地控制其更新速率,产生鬼影现象。为了解决这一问题,提出了一种改进的帧间误差最小化非均匀性校正方法。该方法使用LK 光流对场景中的运动前景进行重新配准,估计出运动位移,修正误差图像,以克服前景运动产生的鬼影现象;同时通过估计出相邻帧图像之间去除非均匀性后的相位相关矩阵的峰值,以其峰值自适应地修正参数更新的速率,以克服在配准精度较低时校正参数更新过快造成的影响。实验结果表明:该方法能够克服前景运动和配准精度较低时产生的鬼影现象,有效地提高了IRLMS 算法的实用性。

English Abstract

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