非制冷红外焦平面阵列论文

非制冷红外焦平面阵列论文（精选4篇）

非制冷红外焦平面阵列论文 篇1

摘要：对自主开发设计的一款非制冷红外焦平面阵列 (IRFPA:Infrared Focal Plane Array) 成像系统进行了简要介绍。并从应用出发, 对其红外图像特性进行了分析, 针对性地开发了图像处理软件。结果显示该系统能较好地采集红外图像, 并进行处理。

关键词：物理电子学,非制冷红外焦平面阵列,图像处理,非均匀校正

当今时代, 红外成像技术广泛应用于军事、工业、农业、医疗、环境保护、深林防火等等领域, 而其核心部件正是红外焦平面成像阵列。依据其工作原理, 可以分为光子型红外探测器和非制冷红外探测器。由于光子型红外探测器工艺复杂、造价较高, 同时也不便于携带, 使得非制冷红外探测器更多的普及在民用中。非制冷红外探测器利用红外辐射的热效应, 由红外吸收材料将红外辐射能转换为热能, 引起敏感元件温度上升, 敏感元件的某个物理参数随之发生变化, 再通过所设计的某种转换机制转换为电信号或可见光信号[1]。

1 成像系统简介

文中使用的IRFPA为2000年法国Sofradir公司的第一支非制冷焦平面红外探测器, 其探测器阵列规模为320×240, 像元中心距45 μm, 填充因子大于80%, 对于长波段 (8～14 μm) 敏感, 噪声等效温差 (NETD) 达到100 mK (典型值) 。其器件性能指标已达到了世界先进水平。

系统中驱动电路提供红外焦平面阵列探测器的偏置电压;自动温度控制系统使红外焦平面阵列探测器工作在恒温状态, 减小探测器单元响应非线性在时间和空间上的变化;红外焦平面阵列探测器信号输出后经过高速AD采集和数字信号处理后分别送到监视器和计算机上, 由于利用了USB2.0的接口, 使得数据传输的速度快, 能实时地在计算机上做处理, 并将校正过的数据发送回FPGA。

2 图像处理软件设计

2.1 软件设计的意义

红外焦平面阵列成像系统的性能, 受到阵列中探测器单元空间非均匀性的较强影响。这种非均匀性最终使得图像模糊、畸变, 甚至会使传感器失去探测能力, 而更为严重的是空间非均匀性会随着时间缓慢变化。一般而言, 改善非均匀性有两种方法:一种是提高器件的研制生产水平, 降低器件的非均匀性, 但器件的研制水平目前已达到生产工艺极限, 想要改进非常困难;另一个途径是利用现代数字图像的处理技术, 对红外焦平面阵列的非均匀性进行校正, 它是目前非均匀校正技术的研究核心。因此, 针对使用的红外焦平面阵列采用相应的非均匀校正尤为重要[2]。

2.2 图像处理软件的开发

软件处理的过程, 如图2所示。

2.3 红外图像模型与图像滤波

红外图像与二维热辐射强度有关, 用f (x, y) 表示, 在空间坐标 (x, y) 处理的f的振幅值就是该点图像热辐射强度。物体的温度只要不是绝对零度, 就会辐射能量, 因此f (x, y) 必为非零值, 并且是有限值, 也就是

0<f (x, y) <∞ (1)

设 f (x, y) =i (x, y) +i′ (x, y) r (x, y) (2)

f (x, y) 的主要性质堪称是由两个分量表示。一个分量是物体自身发射的热辐射分量i (x, y) , 另一个分量是其它物体发射的热辐射量被反射的发射分量i′ (x, y) r (x, y) 。辐射分量i (x, y) 反应物体的温度, 在空间上通常均具有缓慢变化的性质, 所以i (x, y) 的频谱落在空间低频区域;反射分量i′ (x, y) r (x, y) 是其他物体的辐射能量i′ (x, y) 被物体发射的辐射能量, r (x, y) 为物体各点的反射系数, 反射分量i′ (x, y) r (x, y) 与物体反射出来的亮度成正比, 与物体表面的反射有关, 随着物体表面反射不同在空间作快速变化。所以反射分量的频谱则大部分落在高频区域, 采用滤波的分析方法往往会取得很好的效果[3]。

设g (x, y) 是图像f (x, y) 和位置不变因子h (x, y) 的卷积, 即

g (x, y) =f (x, y) *h (x, y) (3)

从卷积定理可以得到下述频域关系

G (u, v) =H (u, v) F (u, v) (4)

式中, G、H和F分别是g、h和f的傅里叶变换。H (u, v) 为图像处理用的传递函数。在典型图像增强中, f (x, y) 是原图像, 在计算F (u, v) 之后, 目的是要通过选择H (u, v) , 得到所需的图像g (x, y) 。

g (x, y) =J-1{H (u, v) F (u, v) } (5)

2.4 非均匀校正

由于非线性效应, 导致红外图像的非均匀性, 严重影响了红外成像系统的成像质量, 因而工程中使用的IRFPA器件都要做非均匀性校正。非均性校正的方法很多, 但是工程中用的较多的是两点校正和多点校正。

跟均Mooney提出的红外探测器理想响应模型, IRFPA中m个单元对温度T的黑体辐射的完整响应如下

rm (ϕ) =Gmϕ+Qm+Hm (ϕ) (6)

式中ϕ为绝对温度T的黑体在一个有效积分周期内辐射于各单元平均光敏面积上的响应波段内的光子数, 和T一一对应;Qm和Gm分别是探测器的偏置线性增益;Hm (ϕ) 是探测器的非线性响应部分, 表示探测器的实际响应与线性响应之间的偏差, 这种偏差是由于量子效率对光子波长的相关性引起的。

当IRFPA探测器线性度较好或者工作在小温度动态范围的成像系统时, 可以得到红外成像系统线性响应模型

rm (ϕ) =Gmϕ+Qmϕ (7)

对于线性响应可以用两点校正法校正, 两点校正的的校正方程可以写为

yij=Gijxij (ϕ) +Qij (8)

再次, 可以简单地认为xij是IRFPA成像系统校正前的输入, yij是校正后相应的输出, ϕ是辐射通量。

假设所有阵元在温度T1和T2 (定标点) 的黑体辐射下的响应分别为V1和V2, 即

V1=GijGij (ϕ1) +Qij, V2=Gijxij (ϕ2) +Qij (9)

根据上式, 求解方程组得出增益系数Gij和偏执系数Qij

$G{}_{ij}=\frac{V{}_2-V{}_1}{x{}_{ij}(\text{ϕ}{}_2)-x{}_{ij}(\text{ϕ}{}_1)},Q{}_{ij}=V{}_i-G{}_{ij}x(\text{ϕ}{}_1)$ (10)

计算出增益系数和校正系数后, 便可以进行两点校正[4,5]。图3为校正之前的效果, 图4为校正之后的效果。

由图像可看出, 经过非均匀校正后, 图像明显变得较为清晰, 但是由于探测器像元在实验过程中略有损坏导致图像噪声变大。

3 结束语

本系统最终完成了设计的要求, 能够较好的采集红外图像, 并且对其进行处理。但是由于本系统的红外焦平面阵列受硬件本身的限制, 图像处理功能也受其制约, 并非开发软件所能解决的。但是经过图像滤波以及非均匀校正后, 明显增强了图像的可读能力, 得到了较好的效果。同时也注意到, 非均匀校正还有较大的改进余地, 在今后的设计中, 必定成为一个新的突破点。

参考文献

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非制冷红外焦平面阵列论文 篇2

文中介绍了一种非制冷焦平面信号处理系统, 由FPGA实现时序控制及非均匀算法;而CY7C68013负责系统控制及采集的数据传输给上位机, 在软件上算出校正因子和偏置系数后, 把计算后的数据下发存储在Flash内供非均匀校正使用。通过对实验中系统采集生成的原始图像和校正图像进行比较, 可以明显看出该系统工作性能稳定, 处理效果良好, 完全能够满足实际应用需求。

1 系统设计原理

非制冷红外焦平面信号处理系统硬件框图, 如图1所示。该系统以FPGA和CY7C68013A为核心, 外接A/D和视频转换电路及外部数据存储器, 在驱动时序的控制下, IRFPA的信号被读出, 经A/D转化为数字信号, 供后续处理。

正常工作情况下, 系统有两种工作模式:标准模式和校正模式。整个系统的工作状态由上位机软件选择控制。在标准模式下, 根据两点校正算法, 在任意照度Φ下, 第 (i, j) 探测单元的输出Sij (Φ) 与校正值S′ij (Φ) 之间的关系为:S′ij (Φ) = Gij×Sij (Φ) +Qij, 其中Gij为偏置系数, Qij为校正因子[2]。所以, 要求对外置标准黑体面源在高、低两个温度下的图像数据传输给上位机保存。上位机计算出IRFPA每个像素的偏置系数Gij和校正因子Oij, 同时计算出盲元位置, 把带有盲元标志的校正系数下发存入Flash中。这时, FPGA不进行信号处理, 直接把未处理的原始图像发送给视频D/A, 通过监视器显示出来。在校正模式下, FPGA通过查找Flash中的校正因子和偏置系数, 对原始图像信号进行两点非均匀校正和盲元补偿;校正后的图像通过USB和视频D/A分别传输给上位机和监视器显示出来。

2 系统构成

2.1 IRFPA时序控制

红外焦平面阵列正常工作需要相关的偏置电压信号及控制逻辑时序。产生逻辑时序控制的传统方法是采用数字逻辑电路实现, 有很多不足之处, 如体积大、功耗高、可靠性差, 尤其缺乏灵活性。本系统采用FPGA设计红外焦平面器件的驱动控制时序, 时序信号主要有主时钟信号MC、积分信号int和复位信号reset。IRFPA输出数据的速率与主时钟的速率相等, 主时钟可以随需要的帧频来调整。主时钟频率为了与标准的PAL制视频兼容, 经计算近似为5.5 MHz。复位信号强制使IRFPA探测器从第一行开始积分, 从而使内部的读出电路复位。reset应该在主时钟的上升沿时改变状态, 每帧信号中不应该复位两次。当积分信号为高电平时, 允许对探测器的一行像元信号进行积分, 帧频为25～60 Hz时, 行最佳积分时间是63.6 ms。由于探测器工作的要求, int信号应该在每行积分时发送 (240 次/s) 。图2是IRFPA时序控制的仿真图, 可以看出完全符合要求。

2.2 数字信号处理

数字信号处理部分由Altera公司生产的Cyclone II系列EP2C8Q208实现。主要实现的功能是对探测器的固有盲元替换和非均匀性校正[2]。如图3所示, 实际工作时, FPGA先将带有盲元标志的校正因子Oij和偏置系数Gij从Flash中读出, 和从AD采集的数据进行乘法和加法运算进行校正, 校正后的数据就可供后端使用了。由于乘加运算都是比较大的组合逻辑, 所以非线性校正单元采用三级流水线结构。数据输出延迟3个时钟周期, 流水线建立和排空时间也是3个时钟周期, 但是提高了非均匀性校正单元的处理速度。

2.3 USB接口

USB接口芯片选用Cypress公司的EZ-USB FX2系列中CY7C68013[3], 芯片集成一个增强型的8051微处理器, 负责对整个USB总线的通信过程进行控制以及通信中的任务调度;一个USB串行接口引擎SIE (Serial Interface Engine) , 负责按照USB协议规定进行数据传输。另外芯片还有高速I2C总线控制接口用于对SAA7121的配置。

CY7C68013的接口采用从属FIFO模式, 将FIFO的逻辑控制权交予外部控制逻辑。外部逻辑控制在本系统中由FPGA完成。与FPGA的接口原理框图, 如图4所示。

2.4 视频接口

视频编码芯片采用Philips公司的视频编码芯片SAA7121, 该芯片支持PAL/NTSC两种编码方式, 有一个高速I2C控制端口 (400 kHz) 。系统工作时, 其输入为标准的8位BT.656格式的数字视频流, 输出为PAL制视频信号。SAA7121通过CY7C68013的I2C控制器对内部寄存器进行配置。

3 实验结果

将本设计和由法国Sofradir公司生产的320×240非致冷焦平面阵列组成热成像系统, 实验取得了良好的效果。图5为系统在两种工作模式下采集的图像, 其中图5 (a) 为标准模式未处理的原始图像, 图5 (b) 为校正模式经过非均匀校正后的图像。可以看出处理后的图像有了很大的改善, 成像质量得到了很大的提高。

4 结束语

文中提出的基于FPGA+CY7C68013A的非制冷焦平面阵列信号处理系统, 具有实时性好、功耗低、处理容量大、结构简单灵活等特点, 适于模块化设计, 其软硬件结合的算法方式为红外图像处理系统发展提供一个重要方向。

摘要：介绍了一种高速实时的非制冷红外焦平面信号处理系统, 系统采用FPGA+CY7C68013的结构, FPGA完成系统的时序控制及非均匀校正算法, 而CY7C68013实现系统的控制及数据传输。实验表明整个系统具有实时性好、稳定性高、体积小、功耗低的优点, 在红外系统成像系统中有着广泛的应用前景。

关键词：光学工程,非制冷,红外焦平面阵列,信号处理系统,时序控制,非均匀校正算法

参考文献

[1]邢素霞, 张俊举, 常本康, 等.非致冷红外成像技术的发展与现状[J].红外与激光工程, 2004, 33 (5) :441-444.

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非制冷红外焦平面阵列论文 篇3

1 温度控制电路设计

TEC(Thermo Electric Cooler)是用两种不同半导体材料(P型和N型)组成PN结,当PN结中有直流电通过时,由于两种材料中的电子和空穴在跨越PN结移动过程中的吸热或放热效应(帕尔帖效应),就会使PN结表现出制冷或制热效果,改变电流方向即可实现TEC的制冷或制热,调节电流大小即可控制制热制冷量输出[5,6]。

利用TEC稳定目标温度的方法如图1所示。

图1中第一部分是温度传感器。这个传感器是用来测量安放在TEC端的目标物体的温度。期望的目标物体温度是用一个设定点电压来表示,与温度传感器产生的代表实际目标物体温度的电压通过高精度运算放大器进行比较,然后产生误差电压。这个电压通过高增益的放大器放大,同时也对因为目标物体的冷热端引起的相位延迟进行补偿,然后再驱动H桥输出,H桥同时控制TEC电流的方向和大小。当目标物体的温度低于设定点温度时,H桥朝TEC致热的方向按一定的幅值驱动电流;当目标物体的温度高于设定点温度时,H桥会减少TEC的电流甚至反转TEC的电流方向来降低目标物体温度。当控制环路达到平衡时,TEC的电流方向和幅值就调整好了,目标物体温度也等于设定的温度。

在该设计中,对于TEC的控制选用ADI公司的TEC控制器ADN8830。ADN8830是目前最优秀的单芯片高集成度、高输出效率、高性能的TEC功率驱动模块之一,用于设定和稳定TEC的温度,在典型应用中,最大温漂电压低于250 mV,能够使目标温度误差低于±0.01 ℃[7,8,9]。每个加载在ADN8830输入端的电压对应一个目标温度设定点。适当的电流通过TEC将驱动TEC对红外焦平面供热或制冷。红外焦平面的温度由负温度系数热敏电阻来测量并反馈给ADN8830,用于调整系统回路和驱动TEC工作。

这里所设计的用ADN8830 实现非制冷红外焦平面温度控制电路如图2所示。

图2中的电阻RTH即是非制冷红外焦平面组件中自带的热敏电阻。电阻R4阻值的选择与热敏电阻RTH的温度特性和环境温度有关。热敏电阻RTH的阻值并不是随着温度的升高而线性下降的,电阻R4的阻值应该按式(1)计算:

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式中:RT1和RT3分别表示热敏电阻在工作温度的两个上、下极限时的阻值,RT2为热敏电阻在平均温度下的阻值。在实际应用中,可取工作温度的两个极限分别为5 ℃、45 ℃,则平均温度为25 ℃。通过查阅热敏电阻温度曲线可以得到RT1=10.735 kΩ,RT2=4.700 kΩ,RT3 =2.250 kΩ,从而计算出电阻R4的值为3.304 kΩ,取R4=3.300 kΩ。

ADN8830温控电路的控制原理是通过采样热敏电阻上的电压与非制冷红外焦平面正常工作所设定的温度相比较,从而调整致冷器中流过的电流的方向和大小来控制温度的。ADN8830的管脚4(TEMPSET)的设定电压值应该按式(2)计算:

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设定温度=25 ℃时,热敏电阻RTH=4.7 kΩ,参考电压VREF由芯片内部提供,为2.47 V,则VSET为1.45 V。

2 PID网络调节及参数设定

PID(Proportion Integrator Differentiator)积分微分比例调节补偿网络是TEC温度控制最关键的部分,是影响到TEC控制器的响应速度和温度稳定性的一个关键因素。用PID控制技术作为核心,以减少静态误差、提高控制精度。PID相当于放大倍数可调的放大器,用比例运算和积分运算来提高调节精度,用微分运算加速过渡过程,较好地解决了调节速度与精度的矛盾。PID的数学模型可用式(3)表示:

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式中:KP为比例系数;TI为积分时间常数;TD为微分时间常数[10]。

ADN8830 TEC控制器采用外部补偿网络,仅需要几个电阻和电容,如图3所示。不同的应用设计者可以根据自己的热负载特性来调整补偿网络,从而达到最佳的温度设定时间和稳定性容限,但补偿网络的转换周期对控制系统的稳定性影响较大。为了确保温度控制的稳定性,补偿网络的转换周期必须小于TEC和温度传感器的热时间常数。但是TEC和温度传感器的热时间常数是一个难以描述的因素,无法通过计算方式来设计网络参数。针对图3的PID网络通常可以通过以下调试步骤来优化参数:

(1) 将电容C9短路、C11开路,仅只留下电阻R6和R5构成一简单的补偿比例网络;

(2) 增加电阻R6和R5的比例,从而增加增益直至TEC两端的电压开始出现振荡,然后将R6和R5的比例缩小至原来的1/2;

(3) 将电容C9串接到补偿网络,并减小该电容的值直至TEC两端的电压开始出现振荡,然后将电容C9的值增加1倍,电容C9的初始值基于式(4)使单位增益为0.1 Hz;

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(4) 短路电阻R7并加入电容C11使TEC两端的电压开始出现振荡,这时可以减小电容C11或者重新接入电阻R7使TEC两端的电压稳定;

(5) 改变TEMPSET的电压值来调节TEC两端的电压稳定时间,TEMPSET的变化约在100 mV,然后减小电容C11,C9和电阻R7从而减小稳定时间,但是会造成输出电压过充;

(6) 添加与R6和C9并联的反馈电容C10,反馈电容C10在不增加稳定时间的前提下能够提高系统的稳定性。一般330 pF~1 nF的电容比较合适。

本文设计的温度控制电路利用图3的PID网络结构,当C9=22 μF,C10=330 pF,C11=1 μF,R7=1.388 MΩ,R5=1.092 MΩ,R6=175 kΩ时,系统从环境温度改变到目标温度的建立时间在10 s以内,精度可达0.01 ℃,并且能保持长期稳定。

3 性能测试

实验测试是在室温下进行的,图4中所示的信号为ADN8830的管脚30(TEMPOUT)的电压变化,其电压的变化与传感器探测到的温度变化相一致,因此可以从此电压变化的特性得到温度变化的特性。如图4所示可以看到经过8.4 s,电压稳定在预设电压1.45 V上,也就意味着温度从环境温度改变到目标温度25 ℃的建立时间为8.4 s,且过充较小,并达到了稳定。该电路具有正常工作指示和工作失效报警指示功能。当热敏电阻检测到的温度达到设定温度(本电路设定温度为25 ℃)时,ADN8830的管脚5(TEMPLOCK)输出高电平,表示非制冷红外焦平面的工作温度已达设定温度,此时发光二极管D1发光;当管脚1(THERMFAULT)输出高电平时,表示电路工作异常,发光二极管D2被点亮。

4 结 语

本文设计的基于ADN8830的非制冷红外焦平面温度控制电路效率高、功耗低、体积小,通过实际应用证明能够把温度控制在预设温度上,并且精度可达0.01 ℃。通过几个简单的电阻电容构成的外部补偿网络能够在10 s内把温度控制在预设温度上,并使整个温控系统保持长时间稳定工作状态。

摘要：这里利用AD公司的热电制冷控制器ADN8830设计出高性能、高稳定性的TEC控制电路。该电路通过简单的电容、电阻构成的外部PID(比例积分微分)补偿网络,能够使探测器温度在10 s内稳定在最佳工作点,温度控制精度可达0.01℃。实验结果表明该方案具有效率高、功耗低、体积小等优点,是一种较好的温控设计方案。

关键词：ADN8830,温度控制,TEC,PID,非制冷红外焦平面阵列

参考文献

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非制冷红外焦平面阵列论文 篇4

关键词：红外焦平面阵列,最大类间方差法,盲元检测,最小类内方差法

随着焦平面阵列技术的发展, 红外焦平面阵列器件也在红外热成像系统中得到广泛应用[1]。但红外焦平面阵列器件在生产制造过程中, 由于受到制作工艺、材料缺陷等因素的影响, 不可避免的存在着缺陷像元。缺陷像元也称盲元, 与正常的像元相比, 这些盲元对热辐射的响应会出现明显的偏差, 从而直接影响了红外焦平面器件的成像性能。所以, 只有正确判断出盲元的比例及位置才能正确的判定一个红外焦平面阵列器件的好坏, 盲元检测是红外焦平面阵列器件检测中的一个重要指标。

当前对IRFPA器件的盲元检测方法有多种, 比如基于滑动窗口的自适应阈值的盲元检测方法、基于相邻像元检测的盲元检测方法、基于双向线性外推法的盲元检测方法等[2,3,4]。以上方法的共同特点是基于GB-T 17444-1998红外焦平面阵列特性参数测试技术规范, 算法相对较为复杂, 且在一定程度上存在着漏判和误判。而在诸如振动器件检测过程中存在着精确快速检测出盲元的需求, 基于上述考虑, 文中在参考国家标准以及以往文献的同时, 根据对实际测试结果的分析, 提出一种基于最大类间方差法的快速检测方法。实验证明, 此方法可满足振动器件检测过程中精确、快速检测的需求。

1 盲元的定义及当前主要的盲元检测方法

1.1 盲元的定义

在红外焦平面阵列特性参数测试技术规范[5]中, 盲元被分为两种:一种是死像元, 是指像元响应率小于平均响应率1/10的像元;另一种是过热像元, 是指像元噪声电压大于平均噪声电压10倍的像元。图1是盲元和正常像元的实际响应对比图, 其中红色曲线所代表的某过热像元在连续采集100帧时的响应曲线, 黑色曲线代表正常像元, 而绿色曲线代表死像元。

1.2 主流盲元检测算法

按照步骤阐述国标中盲元检测的算法, 并分析其理论上存在的问题以及在需要实时处理情况下的局限性。

由于当前主流的盲元检测方法均是基于红外焦平面阵列特性参数测试技术规范国家标准中的检测算法, 以下给出了该算法的主要步骤:

(1) 在背景条件下, 采集L帧数据Vb[ (i, j) , l], 然后对L帧数据求平均, 得到一组背景像元响应电压

(2) 在黑体+背景条件下, 采集L帧数据Vbb[ (i, j) , l], 求取L帧数据的平均, 得到一组黑体+背景下的像元响应电压

(3) 计算像元黑体响应电压

(4) 计算像元响应率

式中, , 其中σ=5.673×10-12W·cm-2·K-4;T为背景温度;To为背景温度;d为黑体辐射孔径;AD为焦平面像元面积;L为黑体出射孔至焦平面像元面的垂直距离。

(5) 计算像元平均响应率, 即红外焦平面阵列各有效像元响应率的平均值

(6) 计算像元噪声电压

(7) 计算像元平均噪声电压

根据上述像元的响应率和噪声电压计算公式, 在判断过热像元的过程中要用到平均噪声电压, 而计算平均噪声电压的过程中要剔除盲元, 所以需要引入迭代算法并设定一个判断阈值得到一个相对准确的取值。而迭代算法的引入将大幅增加算法的复杂度, 从而无法做出对盲元的快速检测。

在红外焦平面阵列器件的实际测试中发现, 对比实际的测试结果, 盲元的定义存在着较大的误区:死像元的判定可使用平均响应率进行判断, 因死像元的平均响应率确实低于其他像元的响应率, 但在用平均噪声电压判断过热像元时, 发现不仅是过热像元的像元噪声电压过高, 且死像元的像元噪声电压同样高于平均噪声电压, 这会导到在判断时对死像元进行了重复判断, 从而增加了判断时间。而针对盲元的像元噪声电压普遍高于平均噪声电压的情况, 文中提出了基于像元噪声电压灰度图来判定盲元的快速检验算法。

2 基于OTSU的盲元检测新算法

2.1 OTSU算法简介

由于要使用整个器件的像元噪声电压进行盲元的判断, 就必须找到一个阈值来进行像元噪声电压灰度图的分割。这与图像分割的算法相似, 因此经过多次实验后选取了图像分割中的最大类间方差法 (OTSU) , 并加入了类内方差这一计算因子, 改进了OTSU算法以使其在测算盲元时能得到更优阈值。

最大类间方差法由日本学者大津于1979年提出, 是一种自适应的阈值确定方法, 又称大津法, 简称OTSU。其是按图像的灰度特性, 将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大, 说明构成图像的两部分的差别越大, 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标均会导致两部分差别变小。因此, 使类间方差最大的分割意味着错分概率最小[6]。

2.2 利用改进的OTSU算法计算检测阈值

根据像元噪声电压灰度图的特点, 对最大类间方差法进行相应的修改以达到合适的算法如下:

(1) 设图像有L个像素点, 其像元噪声电压为i的像素个数为。

(2) 设以某个像素点的像元噪声电压值t为门限将灰度图分割为两个区域, 设<t的像素点个数为A, ≥t的像素点个数为B, 则A+B=L, 求解两个区域内的平均噪声电压值

(3) 区域A和B出现的概率分别为

(4) 设整个器件的平均噪声电压为ω0由此可得两个区域的类间方差为

(5) 遍历数组, 计算出各区域A的噪声电压标准差σA, 并对σA和σ2L进行归一化处理, 得到。其中标准差和归一化的计算公式如下

(6) 为得到最优分割阈值, 遍历整个数组, OTSU将两类的类间方差和A区域标准差的归一化比值作为判别准则, 认为使此比值最大的L即为所求最佳阈值

文中算法时间复杂度主要由最后两步遍历数组得到阈值所决定, 其时间复杂度为O (N) 。

3 实验结果及评价

为验证文中提出算法的有效性, 在实验中选取某盲元较多的器件用红外焦平面阵列特性参数国家标准中的检测算法和文中所提出的算法分别进行盲元检测。图2为某128×128器件盲元判断及两种算法的比较, 图2 (a) 器件原始平均响应图;图2 (b) 器件像元噪声图;图2 (c) 使用原始方法盲元判断图;图2 (d) 使用本算法的盲元判断图。

从图4和表1可知, 文中所提出的算法在盲元检测准确度上相比传统算法有了较大的提高, 另外解决了原始OTSU算法直接应用在盲元检测中一定程度的漏判问题。而且由于像元噪声电压是IRFPA器件检测的重要指标, 所以依据像元噪声电压进行盲元检测, 省去了添加黑体进行黑体响应率的检测, 这不仅简化了检测步骤, 且节省了系统资源, 使得IRFPA器件检测的重要指标可在短时间内精确的一次性得出。同时, 由于无需采用迭代算法, 因此在检测时间方面也相应减少了2~3倍的时间。

4 结束语

文中提出了一种基于最大类间方差法 (OTSU) 的改进算法来进行盲元检测的阈值判断, 该算法在计算像元噪声电压的同时, 利用最大类间方差和最小类内方差两项权值来计算分割阈值并对盲元进行快速判断, 不仅实现了检测过程中盲元的自动检测, 且有效提高了判断结果的精度并减少了判断过程所消耗的时间, 较好地满足了振动噪声检测等特定环境下对盲元快速、准确检测的需求, 是一种实用性较高的盲元检测方法。但本算法依赖于像元噪声电压值, 因此对整个测试系统的噪声会有较高的要求。

参考文献

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