《红外焦平面非均匀性校正的人工神经网络算法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《红外焦平面非均匀性校正的人工神经网络算法（64页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、摘 要 - - I 摘 要 红外焦平面应用于红外成像系统具有结构简单、 灵敏度高、 功耗小等优点，所以得到高度重视和广泛应用。然而，红外焦平面阵列固有的非均匀性，使红外成像系统的温度分辨率下降，图像质量受到严重影响。因此，必须对红外焦平面进行非均匀性校正。 本论文首先对红外焦平面非均匀性的产生原因进行了探讨，而后选取了便于实际操作的非均匀性定义及大小度量方式，并介绍了几种非均匀性校正算法及其优、缺点。在此基础上，指出自适应非均匀性校正方法是非均匀性校正发展的必然趋势。进而详细介绍了自适应非均匀性校正方法中最具发展前景的人工神经网络校正算法，并对各种人工神经网络算法进行了研究和比较，选取 B P
2、神经网络应用于红外焦平面的非均匀性校正。参阅国外文献，给出了的非均匀性 B P 校正算法的实际应用模型。通过对经典 B P 校正算法模型的分析研究，针对经典 B P 校正算法参数难以选取的缺点， 提出了一种改进型的 B P 校正算法归一化 B P 校正算法的实现方式， 在参数选取的合理性和可行性方面得到了明显的改善。 分析归一化 B P 校正算法的参数选取与算法敛散性之间的关系， 对实际应用中参数的选取具有指导作用。对改进的归一化 B P 校正算法利用 M a t l a b 进行了软件仿真， 在取得良好的非均匀性校正效果的同时， 验证了对归一化 B P 校正算法理论分析的正确性。最后对算法的
3、硬件可实现性进行了论证。 关键词：B P 算法，非均匀性校正，M a t l a b ，人工神经网络算法，红外焦平面 Abstract - II- A b s t r a c t Infrared focal plane array(IRFPA) can be superior for infrared imaging systems not only because of its simplicity and compactness in structure ,but also because of its high sensitivity and low power depletion.
4、And infrared focal plane array is applied to imaging system widely and attracted lots of attention. Unfortunately, its inherent nonuniformity can degrade image quality and system performance. Hence, nonuniformity correction(NUC) becomes necessary. The paper firstly describes the reasons of the nonun
5、iformity in the IRFPA. Then several methods of nonuniformity correction(NUC) for IRFPA are analyzed and compared, which leads to that the adaptive correction scheme is the best for the IR imaging system. Following that, artificial neural networks correction technique back propagation(BP) algorithm i
6、s discussed in detail. On the base of above analysis, the unitary BP algorithm is introduced, which has more adaptability than classical BP algorithm. Experiments were performed. The unitary BP algorithms effectiveness and superiority were verified by simulation. At the end of this paper, the possib
7、ility of hardware- realization of the algorithm is validated. Keywords: back propagation(BP) algorithm, nonuniformity correction, Matlab， artificial neural networks（ANN） ，infrared focal plane array(IRFPA) 引 言 - - 1引 言 在过去的几十年中，红外探测器件的元数不断增加，由单元发展到线列，由线列发展到焦平面阵列（Focal Plane Array） 。红外焦平面阵列探测器的出现，是红外成
8、像史上一个划时代的革命。它大幅度提高了红外成像系统的灵敏度和可靠性。更重要的是，采用红外焦平面可大大减小成像系统的体积、质量、功耗，这对于制导武器是很关键的。由此可见，发展以焦平面阵列为核心的第二代红外制导系统是红外成像系统发展的必然趋势，它必将在未来先进武器系统中获得广泛应用。 然而，在焦平面阵列的实际应用中，各探测元响应之间存在着非均匀性（Nonuniformity） 。非均匀性是指焦平面阵列在外界同一均匀光学场输入时，单元之间输出的不一致性。红外焦平面的非均匀性使红外成像系统的温度分辨率下降， 目标图像质量受到严重影响， 极大地限制了红外成像系统的探测性能。因此，必须对红外焦平面阵列进行
9、非均匀性校正。加之红外焦平面非均匀性成因十分复杂，使得其校正难度增大，所以本课题的研究有着重要意义。 目前，国外在原有的定标线性校正算法【1 】 【2 】的基础上注 1，提出了红外非均匀性的自适应校正算法【3 】 【4 】，获得了较好的试验结果。国内对红外焦平面阵列的非均匀性校正的研究正在起步，有的单位采用定标方式的线性校正算法和通用高速数字信号处理（D S P ）芯片解决这一问题【5 】 【6 】。至今，已实用化的方法有一点、二点或多点定标线性校正算法。自适应校正算法由于稳定性、实用性注 1：【1】为参考文献 1，下同。 河北大学工学硕士学位论文 - 2- 和本质的某些不完美，在国内外还都处
10、于实验室仿真阶段，没有实际应用的公开报道。 本文第 1章在分析非均匀性产生原因的基础上结合实际应用，对非均匀性几种不同的定义方式及衡量方法进行了比较，选取了一种便于实际操作的非均匀性定义及衡量方法，此衡量方法在后面的算法仿真中被用来评价非均匀性校正效果的优劣。而后对以往各种非均匀性校正算法进行了讨论，并归纳总结了各算法的优、缺点，阐述了自适应校正算法才是非均匀性校正的发展趋势；第 2章详细阐述了一种自适应校正算法人工神经网络校正算法。首先从人工神经网络的基本原理出发，介绍了其发展过程及特点，分析比较了其包含的多种神经算法的适用范围和复杂度，选取了 B P 网络应用于红外焦平面非均匀性校正。然后
11、详细介绍了所采用的 B P 网络的算法原理，对算法进行了讨论研究，进而结合红外焦平面非均匀性校正实际，参阅大量文献，给出了 B P 算法在非均匀性校正中的应用模型，并对这一应用模型进行了深入的剖析。在此基础上，提出了一种改进的 B P 校正算法归一化 B P 校正算法的实现方法；第 3 章为计算机仿真部分。包括对红外黑体图像的编程仿真，和以此图像作为源图像，进行的校正算法仿真。在试验过程中经典 B P 校正算法由于其参数选择难度大，未取得较好的校正效果。而对归一化B P校正算法的仿真，得到了合理的参数选择范围，在对黑体图像进行非均匀性校正的试验中取得良好效果。进而将归一化 B P 校正算法应用
12、于实际的中波红外焦平面成像系统采集到的天空背景点目标图像，对其进行非均匀性校正，亦得到了良好的校正效果。仿真验证了第 2 章中对算法的分析，也验证了归一化 B P 校正算法的有效性。最后针对试验中的中波红外焦平面指出了归一化 B P 神经网络校正算法的参数具体选择范围。第 4 章分析了归一化 B P 算法的复杂度，在考察了当今数字处理（D S P ）芯片发展状况的基础上，论证了归一化 B P 校正算法的硬件可实现性。 第 1 章 红外焦平面非均匀性校正概述 - 3 - 第 1 章 红外焦平面非均匀性校正概述 随着红外焦平面阵列的广泛使用，必须对红外焦平面阵列进行非均匀性校正。对其进行校正之前需
13、要了解其形成原因，所以本章从考察红外焦平面阵列非均匀性的成因入手，在多种非均匀性定义方式和大小衡量方法中，明确选择了一种更切合实际、便于操作的非均匀性定义方式及其大小衡量方法。然后介绍了几种以往的非均匀性校正方法，并归纳总结了这些算法的优、缺点。指出自适应的非均匀性校正算法是红外焦平面非均匀性校正发展的必然趋势。 1 . 1 红外焦平面非均匀性的产生 红外焦平面非均匀性产生的原因十分复杂。目前，人们对非均匀性的来源认识已经比较清楚，但对其数学描述却大部分局限于经验公式，还不能完整的建立红外焦平面非均匀性产生的数学模型和计算理论。产生红外非均匀性的原因可分为【7 】 【8 】： （1 ） 器件自
14、身的非均匀性 器件自身的非均匀性是红外非均匀性的主要组成部分，由器件的材料及制造工艺水平决定。一旦焦平面器件制造完成，这种由器件自身制造工艺引起的非均匀性将始终存在。以 HgCdTe 探测器为例，研究结果表明，H g1 - xC dxT e材料中 x组分的变化和 C C D注入效率的变化将影响红外探测器的均匀性。当注入效率为 9 0 %时， 非均匀性为 2 0 % 2 2 % ； 而当注入效率提高到 9 9 . 9 % 时， 非均匀性最大值为 1 . 7 % 。 河北大学工学硕士学位论文 - 4 - （2 ） 器件工作状态引入的非均匀性 在红外热成像系统的性能中，与红外焦平面器件的工作状态相关
15、的主要参数有：焦平面器件的工作温度和温度的均匀性、红外探测器及其 C C D器件的驱动信号等。H g C d T e光伏探测器的辐射响应性能与它所处的实际温度相关，焦平面器件和焦平面器件探测单元的温度均匀性将影响整个焦平面器件响应率的均匀性。同样，红外探测单元及其 C C D器件单元驱动信号的变化也将影响整个焦平面器件响应的均匀性。这种非均匀性主要由焦平面器件的工作状态确定，同一焦平面在不同成像系统中可能呈现出不同的非均匀性效果。 （3 ） 与外界输入相关的非均匀性 在红外热成像系统中，入射的目标和背景红外辐射强度变化，红外热像仪光学系统的背景辐射等外界特性均可对焦平面器件的非均匀性产生影响。
16、景物的红外辐射变化主要有辐射总量和辐射光谱两种形式，由于红外探测器的光谱响应比较复杂，辐射总量的响应均匀性并不能代表其辐射光谱变化后仍具有相同的均匀性。红外光学系统的背景辐射条件的变化又将影响到红外探测器所处的工作环境、工作参数和工作性能，几种因素相互耦合，以至影响焦平面的非均匀性。这类非均匀性与实际外界条件密切相关，在焦平面器件的研制和红外热成像系统的设计中是很难预测的。 如果把红外成像系统看成是景物与图像色彩的变换系统，则人们可从实际红外成像系统的图像信息传递过程去分析图像非均匀性的产生机理和变化形态。但要获得完整的分析结果将是很困难的，因为在红外图像的传递过程中，许多非均匀性因素是相互耦合，并以综合形态表现出来的。有关红外图像非均匀性的详细分析及估计，可参阅参考文献【9 】 。在完整的红外图像非均匀性产生机理和分析理论确立以前，采用实际测量方法是目前人们分析红外图像非均匀性的一种有效第 1 章 红外焦平面非均匀性校正概述 - 5 - 手段。通常非均匀性测试采用标准黑体辐射面源（均匀辐射的
