红外图像非均匀性校正的方差补偿矩匹配法：性能优化与保光谱特性

红外图像非均匀性校正是遥感领域中的重要问题，特别是在红外焦平面阵列（Infrared focal plane array, IR FPA）的应用中，因为这种非均匀性可能导致图像质量下降，影响后续的地物识别和分析。传统的矩匹配方法在图像校正中被广泛应用，但存在两个主要问题：一是可能会改变图像中地物的光谱分布，二是可能导致新的条带噪声。 本文提出了一个基于方差补偿的矩匹配改进方法，旨在解决这些问题。作者首先认识到标准矩匹配在处理红外图像非均匀性时可能会导致像素输出值偏离其平均值，从而影响光谱信息的准确性。为此，他们通过比较标准矩匹配前后每个探测元的输出与其均值的差异，引入了方差补偿机制，以平衡校正效果和光谱特征的保持。 方差补偿的矩匹配方法通过对每个像素的输出进行动态调整，使得校正过程更加精确，既能有效纠正图像的非均匀性，如暗电流、热斑等，又尽可能减少对地物光谱特征的干扰。实验结果显示，这种方法在定量和定性的图像校正评估中表现出色，能够显著改善图像的整体质量和一致性，同时保留了地物之间固有的光谱特性，这对于遥感数据的准确解析至关重要。 该研究的关键词包括遥感、红外焦平面阵列、非均匀性校正、方差补偿以及矩匹配，这些关键词突出了文章的核心内容和研究重点。通过这个改进方法，科研人员能够在实际应用中提高红外图像的可用性和科学价值，推动红外遥感技术的发展。