自适应非均匀校正的红外焦平面探测器组件提升热成像性能

本文档主要探讨了一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件，这是针对红外成像技术中关键问题——非均匀性校正的创新解决方案。非均匀校正（Non-Uniformity Correction, NUC）在红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array, IRFPA）领域尤为重要，因为它直接影响到图像质量的稳定性和热成像系统的性能。 近年来，基于场景的非均匀校正算法（Scene-Based Nonuniformity Correction, SBNUC）作为技术发展的热点，其研究重点在于利用恒定统计约束、神经网络和运动估计等方法。这些算法旨在通过分析拍摄序列中的信息，实时或周期性地调整焦平面探测器的增益和偏置参数，以补偿由于温度漂移引起的不均匀性。恒定统计约束的SBNUC强调了对探测器固有噪声的统计建模，神经网络的SBNUC则利用人工神经网络的学习能力来优化校正过程，而运动估计的SBNUC则结合了图像序列中目标的运动信息来改进校准效果。 作者们详细研究了如何将SBNUC算法有效地应用到实际的焦平面探测器组件上，这种策略避免了对整个传感器的频繁校准，只需处理序列数据就能实现局部参数更新，从而节省了资源并提高了系统响应速度。这种自适应的校正方法使得红外视频经过组件处理后，图像质量得到了显著提升，不仅提升了热成像系统的成像性能，还确保了系统在不同场景下的动态稳定性。 关键词如红外焦平面阵列、固定模式噪声和非均匀校正等，突出了论文的核心关注点，表明了作者对于解决红外成像技术中关键挑战的深入理解和实践经验。这项研究为红外成像技术的发展提供了一种实用且高效的解决方案，对于提升红外成像设备的性能和可靠性具有重要意义。