红外图像序列非均匀性校正中的鬼影减少方法

"Ghosting reduction in scene-based nonuniformity correction of infrared image sequences" 本文主要探讨了红外成像系统中场景基适应性非均匀性校正（NUC）的问题，特别是鬼影现象的抑制。鬼影是红外图像序列在经过场景基非均匀性校正后常常出现的一种图像失真问题，它降低了红外成像系统的性能。为了改善这一状况，作者提出了一种基于恒定统计理论的新颖阈值自适应鬼影减少算法，旨在优化空间低通和时间高通（SLPTHP）的NUC技术。 传统的场景基NUC算法在处理过程中，由于未充分考虑时间连续性和像素间的相互影响，导致输出图像上出现鬼影。这种鬼影现象通常是由于校正参数的不恰当更新所造成的。新提出的算法中，前一帧的校正参数被用作计算新校正参数的阈值。这种方法利用了图像序列的时间连贯性，通过动态调整阈值来减少鬼影的产生，同时保持图像细节的准确性和整体质量。 实验结果证明，该算法在减少不需要的鬼影方面表现出了令人满意的效果，提升了红外图像序列的视觉质量和分析能力。这表明，通过结合恒定统计理论与自适应阈值策略，可以在不对图像细节造成明显损失的情况下，有效地抑制红外图像中的鬼影现象，从而提高红外成像系统的整体性能。 此外，该研究对于红外成像技术的发展具有重要意义，因为它提供了一种改进的处理方法，能够帮助解决实际应用中常见的图像质量问题。这种鬼影减少技术可以应用于各种实时监控、目标检测、跟踪等红外成像系统，对于提高这些系统的稳定性和可靠性具有积极作用。 "Ghosting reduction in scene-based nonuniformity correction of infrared image sequences"这篇论文揭示了场景基非均匀性校正中的关键问题，并提出了一种创新的解决方案。通过自适应阈值算法，该研究为红外成像领域的鬼影抑制提供了新的思路，有望推动红外图像处理技术的进步。