梯度场景校正：改善长波红外探测器非均匀性噪声

"基于梯度场景的非均匀校正方法是一种针对长波红外探测器非均匀性噪声干扰的校正技术。该方法旨在补偿探测器的辐射响应非线性，提高机载红外预警系统的图像质量和目标识别能力。通过观测模型分析，采用标准黑体和梯度场景作为参考源，理论推导校正系数，并通过外场实验验证其效果。与传统的两点校正方法对比，梯度场景校正法能显著降低图像的局部标准差和提高目标的信杂比，适用于远距离目标探测，如对50.64公里外的A319型客机的识别。" 长波红外探测器在机载红外预警系统中的应用广泛，但受到非均匀性噪声的影响，导致图像质量下降，影响目标检测的准确性。非均匀性校正是解决这一问题的关键。本文提出的基于梯度场景的非均匀性校正方法，是相对于传统的两点法（基于两个不同温度的黑体进行校正）的一种创新。它考虑了实际环境中的梯度场景，即场景中温度或辐射强度有明显变化的区域，以此来更准确地获取探测器的响应特性。 首先，文章构建了探测器辐射响应非均匀性的数学模型，通过理论分析推导出在梯度场景下校正系数的计算公式。这种方法考虑了探测器对不同辐射强度的敏感度差异，以及可能存在的非线性响应。 然后，作者进行了外场实验，使用原理样机进行实际操作，以民航客机为目标，比较了基于梯度场景的校正方法与传统两点法的效果。实验结果显示，采用新方法后，图像的局部标准差显著降低，这意味着噪声减少，图像质量得到提升。同时，目标的信杂比（信号与噪声的比例）大幅度提高，表明目标在噪声背景中的识别能力增强。例如，对于50.64公里外的A319型客机，信杂比从4.87提高到11.22，这对于远距离目标探测至关重要。 该算法的优越性在于，它不仅能够降低图像噪声，提高图像的清晰度，还能增强系统在复杂环境下的目标探测能力，特别适合机载红外预警系统的需求。因此，基于梯度场景的非均匀性校正方法对于提高红外成像系统的性能具有重要的实际意义，为远程监控和预警提供了更可靠的技术支持。