红外焦平面阵列盲元补偿新算法：细节保持与性能优化

本文研究的是红外焦平面阵列盲元补偿算法，由朱红、刘永进和赵亦工两位作者共同完成，他们的工作隶属于西安电子科技大学的机电工程学院和电子工程学院。红外焦平面阵列在许多应用中起着关键作用，但由于其制造过程中的缺陷，有时会出现盲元，即某些像素无法正常响应，这会影响图像质量和系统的性能。 该研究的核心内容是提出了一种创新的补偿策略，分为两个步骤。首先，利用自适应中值滤波技术来识别可能存在的盲元点。中值滤波是一种非线性滤波方法，特别适合于处理含有噪声的图像，因为它对椒盐噪声具有很好的抑制效果，并且能保持边缘的清晰度。通过自适应调整滤波窗口大小，可以更准确地定位那些信号强度低于正常像素的可疑区域。 第二步，对于筛选出的盲元点，采用细节保持变分法进行补偿。变分法是一种优化方法，在图像处理中常用于图像恢复和去噪，它强调在保留图像细节的同时去除噪声。细节保持变分法能够更好地处理边缘附近的盲元，确保在补偿过程中不会过度平滑导致边缘模糊，从而提高了恢复图像的整体质量。 实验结果显示，相比于传统的平滑滤波方法，这种新型算法在处理噪声水平高达25%的图像时，能够显著提高图像的峰值信噪比，达到34.918dB。这表明该算法在实际应用中具有很高的实用价值，尤其是在高噪声环境下的红外成像系统中，能有效提升图像的可用性和解析度。 这项研究不仅解决了红外焦平面阵列的盲元问题，还展示了如何结合自适应滤波和细节保持变分法进行有效的补偿，为红外图像处理技术的发展提供了新的思路和改进方案。这一研究成果对于提高红外成像系统的性能和稳定性具有重要意义。