[发明专利]时域卡尔曼滤波修正的非线性拟合红外非均匀校正方法

摘要

本发明提供一种时域卡尔曼滤波修正的非线性拟合红外非均匀校正方法。技术方案是首先假设红外焦平面探测器各阵列单元的响应变化曲线在时间上是连续的，采用高阶多参数非线性多项式可对其进行拟合和描述；然后采集四个不同温度点各阵列单元的响应输出值，利用非线性方程求解方法确定各阵列单元响应表达式中的多个参数；为了解决探测器响应随时间漂移问题，利用时域Kalman滤波对响应表达式中各参数进行时漂修正，得到探测器阵列单元响应曲线的解析表示；最后利用该解析表示计算任意时间任意温度条件下探测器各阵列单元响应输出。本发明实现对探测器响应不一致的校正，解决红外图像非均匀性问题。

主权项

1.一种时域卡尔曼滤波修正的非线性拟合红外非均匀校正方法，其特征在于，包括下述步骤：第一步：参数估计：在10℃到70℃之间，任意选择未经校正的四个不同温度点T₁,T₂,T₃,T₄的红外图像，f_i,j(T₁),f_i,j(T₂),f_i,j(T₃),f_i,j(T₄)分别为这四幅红外图像像素点的灰度值，其中下标i，j表示像素点行和列，将其分别代入公式一，求解探测器响应方程：F‾(T1)=Ai,j·(fi,j(T1))3+Bi,j·(fi,j(T1))2+Ci,j·(fi,j(T1))+DijF‾(T2)=Ai,j·(fi,j(T2))3+Bi,j·(fi,j(T2))2+Ci,j·(fi,j(T2))+DijF‾(T3)=Ai,j·(fi,j(T3))3+Bi,j·(fi,j(T3))2+Ci,j·(fi,j(T3))+DijF‾(T4)=Ai,j·(fi,j(T4))3+Bi,j·(fi,j(T4))2+Ci,j(fi,j(T4))+Dij]]>（公式一）上式中，n＝1,2,3,4为上述四幅红外图像灰度均值，A_i，j，B_i，j，C_i，j，D_i,j为待估计的非线性曲线各阶描述参数；利用公式一，求解出A_i，j，B_i，j，C_i，j，D_i,j的估计值，记为第二步：实现校正：将任意温度点T下需校正的红外图像像素点的灰度值g_i,j(T)代入公式二，得到校正后红外图像像素点的灰度值g^i,j(T)=A^i,j·(gi,j(T))3+·B^i,j(gi,j(T))2+C^i,j·(gi,j(T))+D^ij]]>（公式二）第三步：时域Kalman滤波修正：第1步：计算图像NU(T)：NU(T)=Σi,j|g^i,j(T)-G‾(T)|NG‾(T)]]>（公式三）其中：为红外图像灰度值的均值，N为该红外图像像素数目，G‾(T)=1NΣi,jg^i,j(T);]]>当NU(T)≤3.0‰时不需要进行时漂处理，则技术方案结束；当NU(T)＞3.0‰，取α_k=α∈[0.99,1]，β_k=β∈[0.99,1]，并进行时漂处理；当NU(T)＞4.0‰，则令α_k=α∈[0.9,0.99]，β_k=β∈[0.9,0.99]，并进行时漂处理；如果时漂更大，即当NU(T)＞4.5‰，令α_k=α∈[0.8,0.9]，β_k=β∈[0.8,0.9]，并进行时漂处理；时漂处理是指下述第2步至第4步：第2步：建立Kalman滤波的状态方程和观测方程：状态方程：X_i,j(k+1)＝Φ_kX_i,j(k)+M_k+W_k    （公式四）观测方程：Y_i,j(k)＝H_kX_i,j(k)+V_k    （公式五）其中，k表示当前时刻，k+1表示下一时刻，k＝0,1,2,…，并且k＝0对应于得到需要进行时漂处理的红外图像的时刻T；状态向量X_i，j(k)定义为分别表示k时刻非线性曲线描述参数，Φk=αk00βk]]>为状态转移矩阵，驱动噪声均值定义为Mk=1-αk001-βkX^i,j(0),]]>其中Y_i,j(k)表示k时刻观测到的红外图像像素点的灰度值，为观测矩阵；W_k和V_k分别为噪声干扰，其协方差Q_k和R_k分别为；Qk=(1-αk2)σα0200(1-βk2)σβ02,]]>Rk=Iσvk2;]]>(公式六)上式中，取σα02∈[0.2,0.25],]]>σβ02∈[0.05,0.1],]]>σvk2∈[0.05,0.1];]]>第3步：将α_k和β_k的取值代入Kalman滤波的状态方程和观测方程，迭代得到最终的滤波估计值即得到为经过时域卡尔曼滤波修正后的非线性曲线描述参数；第4步：实现时漂修正：将代入公式七中，对进行时漂修正，得到经过时漂处理的红外图像像素点的灰度值g^^i,j(T)=(1-αk)·A^^i,j(k)·G‾(T)+(1-βk)·B^^i,j(k)]]>(公式七)。