优化非制冷红外焦平面无效像素识别与FPGA实时补偿技术

"非制冷红外焦平面无效像元识别与实时补偿" 本文主要探讨了非制冷红外焦平面阵列（UFPA）中的一个重要问题——无效像元，这些无效像元会严重影响红外成像的质量。非制冷红外焦平面阵列由于其在热成像领域的广泛应用，其性能的优化显得至关重要。无效像元可能是由于制造缺陷、像素老化或环境因素导致的，它们不能正常响应红外辐射，从而在图像中产生暗点或异常亮点。 为了解决这个问题，作者提出了一种新的无效像元识别与实时补偿方法。首先，通过分析和比较现有的无效像元识别算法，如基于统计特性的方法、邻域平均法等，确定了这些方法的优缺点。然后，基于像元的响应特性，采用循环迭代法来寻找最佳的无效像元判别阈值。这种方法能够动态调整阈值，以适应不同场景和条件下的变化。 在硬件实现阶段，为了实现实时补偿，设计了一个针对M×N UFPA器件的系统。利用移位寄存器保存当前采样点之前M个响应值，可以实时更新为与采样点同列的上一个有效数据。同时，使用普通寄存器保存与采样点同行的前一个数据，通过同帧行列间内插法来补偿无效像元，确保图像的连续性和一致性。 这种算法的优势在于有效地解决了无效像元识别阈值选择的困难以及实时补偿的挑战。通过在320×240的UFPA器件上基于FPGA的红外图像处理系统进行实时实施，证明了该算法的有效性，成功消除了无效像元对红外成像效果的负面影响。 这篇研究提供了一种创新的解决方案，以改善非制冷红外焦平面阵列的成像质量，对于红外成像技术的进步具有重要意义。通过有效的无效像元识别和实时补偿，可以提高红外系统的稳定性和可靠性，进一步提升其在军事、安全监控、工业检测等领域的应用潜力。