紅外探測器盲元檢測及補償

安廣齊， 趙　剡， 張海峰

(北京航空航天大學 儀器科學與光電工程， 北京　100191)

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紅外探測器盲元檢測及補償

安廣齊， 趙剡， 張海峰

(北京航空航天大學 儀器科學與光電工程， 北京100191)

盲元數量是判定探測器性能的重要指標。通過9×9窗格響應法和中值濾波法進行盲元的檢測,實現了盲元數量和位置的確定。運用中值濾波法初步確定了盲元檢測率與圖像灰度值之間的關系。采用改進算法進行盲元補償,減少了硬件的占用率和圖像的失真率,提高了盲元的補償效果。

紅外探測器;盲元檢測;盲元補償;圖像灰度;性能評估

0　引　　言

紅外成像系統由于受到制造工藝、傳輸通道等的影響， 探測器往往存在盲元。 如果不將紅外圖像進行處理， 則會在圖像上顯示暗點或者亮點， 影響探測器成像的質量， 進而影響后續的圖像分析和處理工作。 盲元檢測主要是確定盲元的數量和位置， 減少漏檢或者過檢問題。 盲元補償則是通過盲元附近的像元進行鄰域估計算法， 可以將過熱像元和死像元的灰度值補償為正常像元的灰度值。

本文采用的9×9窗格響應法進行盲元檢測， 針對搭建的紅外成像系統， 可以準確確定盲元的數量和位置， 具有較高的盲元檢測率。

1　紅外成像系統

1.1系統整體

紅外探測器盲元檢測系統主要由以下部分組成：黑體面源、 探測器、 PCI圖像采集板卡和工控機， 各部分相互之間的關系見圖1。

主控計算機通過串口RS232控制黑體控制器， 在測試軟件相應位置輸入溫度值， 就可以控制黑體控制器對黑體面源進行溫度調節， 黑體面源為探測器提供需要采集的標準圖像。 主控計算機通過程序， 控制程控電源對圖像調理板卡進行供電并燒寫工作點。 PCI圖像采集板卡直接插在計算機內部的PCI插槽上， 安裝好驅動程序即可正常工作。

圖1系統整體關系圖

探測器由一個穩定支架固定， 通過3～5 μm波段透射率大于85%的紅外窗口， 直接面對黑體面源進行圖像采集， 并實時將采集到的圖像通過雙絞屏蔽線傳輸給圖像調理板卡進行信號調理工作。

圖像調理板卡在上電并燒寫工作點之后開始正常工作， 其將探測器傳輸來的信號調理為LVDS信號， 傳輸給主控計算機內的PCI圖像采集板卡， 采集到的圖像信息保存并顯示在主控計算機內部， 便于進行盲元的檢測和補償。

1.2PCI圖像采集板卡

PCI圖像采集板卡主要由DSP和FPGA結構組成。 當LVDS信號傳輸到圖像采集板卡時， 首先由FPGA進行接收， 其中數據包括16 bit的幀頭和128×128 bit的幀數據， 在檢測到幀頭后， 將完整數據寫入FIFO中實現數據的緩存。 當DSP上電后將FIFO內部數據寫入SDRAM中， 工控機讀取的數據及SDRAM中緩存的數據均記錄在DSP片內RAM中， 當讀取數據小于緩存數據時， 通過DMA方式將數據從SDRAM中讀取到PCI接口， 實現圖像數據的同步顯示。 具體過程如圖2所示。

圖2PCI圖像采集板卡工作流程

為滿足主控計算機圖像顯示的刷新頻率， 需要在硬件上加入緩沖區。 輸入的LVDS速率越高， 需要的緩沖區容量越大， 才能保證不丟失數據。 選用Micron公司提供的MT48LC2M32 SDRAM 作為緩沖區， 是一款64 Mb全同步SDRAM。 圖像經過DSP中的圖像預處理模塊后由SDRAM控制器控制寫入SDRAM進行緩存。 隨后通過PCI總線與主控計算機進行交互。 DSP通過內部的EDMA控制器實現集成的PCI接口控制器與DSP的接口， 與其他一些硬件平臺采用額外的PCI控制芯片相比較， 節約了成本， 減少了電路板的面積， 同時由于少使用了一個器件， 降低了調試的難度， 提高了系統運行時的效率。

1.3LVDS信號

LVDS信號包括三組信號：時鐘信號、數據信號、同步信號。 LVDS信號是一種低擺幅的差分技術信號， 邏輯狀態間的電壓變換為350 mV， 能夠快速改變狀態， 具有傳輸速率快的特性， 保證了實驗系統圖像顯示的實時性功能；由于采用了恒流源驅動器， 同時限制了尖峰電流， 這樣就降低了終端電阻壓降， 從而降低了電路的功耗；通過減小電壓擺幅和電流能量， 能夠有效的抑制圖像的噪聲， 有利于降低系統噪聲。

2　盲元檢測

2.1窗口響應率檢測法

為了確定窗格大小與盲元檢測結果之間的關系， 分別利用3×3窗格， 5×5窗格， 7×7窗格， 9×9窗格， 11×11窗格和傳統窗格法進行盲元檢測， 檢測到的盲元數量、 盲元數與總盲元數的比值、 進行測試所消耗時間， 如表1所示。

表1　窗格大小與盲元檢測結果關系

由表1可以看出， 3×3和5×5窗格法具有相對較快的檢測速度， 但是由于圖像存在連續盲元， 較小的窗格無法檢測出， 所以檢測出的盲元個數較少， 通過對比可知存在將盲元點判斷為正常像元點的問題。 11×11窗格法檢測出的盲元數量與9×9窗格法相近似， 但是計算時間卻大大加長。 只有7×7和9×9窗格法可以將盲元較全面的檢測出來， 并且檢測時間比較合理。

而與傳統窗格法的解算結果相比較， 經過改進的窗格法檢測結果要優于傳統窗格法， 具有一定的使用價值。 另外由于窗格法盲元檢測受到被測圖像的影響， 所以傳統窗格法的相對誤差會大一些。 由于探測器采集標準黑體面源， 圖像相對穩定， 盲元檢測率較高。

窗格響應率檢測算法以9×9的滑動窗口掃描圖像， 通過解算中心點的灰度值的平均值和均方差， 來判斷該點是否為盲元。 算法步驟為

(1) 以9×9滑動窗口內的所有像素的灰度平均值進行查找， 找出最大值和最小值；

(2) 去掉最大值和最小值， 求出窗口內剩余像素灰度值的平均值和均方差；

(3) 比較平均值與最大值和最小值之差的百分比進行初步判斷；

其中：GP為中心點灰度值；GE為9×9區域灰度平均值；GS為9×9區域灰度均方差。 如果一點經過步驟(3)和(4)均判斷為盲元， 且連續幾幀圖像同一坐標上的點一直被判斷為盲元， 則判定該點為盲元。 利用9×9窗口響應率檢測盲元的結果圖如圖3所示。

圖3窗格響應率盲元檢測

2.2中值濾波盲元檢測

采用中值濾波對同一探測器， 在不同的面源黑體溫度下采集到的圖像進行盲元檢測， 利用9×9窗格， 以27 ℃為基準溫度， 在基準溫度下， 絕大多數的像元點灰度為0， 隨著面源黑體溫度的升高， 像元點的灰度值也隨之升高， 經過實際測試， 選取27～35 ℃這一溫度段， 當溫度到達35 ℃時， 像元點的灰度值可以達到255， 如圖4所示。 其中圖4(a)為27 ℃(基準溫度)時的盲元， 圖4(b)為32 ℃時的盲元。

由于像元點的灰度值會隨著溫度的升高而升高， 對比檢測到的盲元個數如表2所示， 可以得知在灰度值接近0時， 中值算法會將死像元判斷為正常像元； 在灰度值接近255時， 中值算法會將過熱像元判斷為正常像元。 隨著溫度的升高， 檢測到的盲元數量增加， 當溫度差達到5 ℃時， 灰度值為130左右， 經過多幅圖像灰度值和溫度值之間的對比發現， 灰度值為80～170時， 盲元點的檢測才相對準確。 實驗所用探測器檢測到盲元數量變化趨勢如圖5所示。

圖4　中值濾波檢測到的盲元

圖5檢測到盲元數與目標溫度關系趨勢圖

3　盲元補償

3.1鄰域替代盲元補償

鄰域替代法是一種相對簡單的利用窗格內空間相關性進行補償的方法， 是對某一幀原始圖像中檢測出的盲元點進行補償的最簡單的算法， 將盲元點的灰度值利用其四周八個點的灰度平均值來代替， 其中Pi,j表示盲元點的位置：

鄰域替代法對于孤立的單點的盲元具有很好的補償效果， 但是當某一區域內具有較多盲元時， 例如在一個3×3區域內的點經過盲元檢測， 全部檢測為盲元如圖6所示， 則會出現無法補償的問題。

圖63×3區域內連續盲元點分布圖

鄰域替代法很難實現對連續盲元的補償， 如果采用多次鄰域替代補償法， 首先需要將連續盲元區域邊緣的盲元補償為正常盲元， 然后對補償后的圖像再次進行鄰域替代法盲元補償， 就可以逐步消除盲元， 實現對圖像的盲元補償。 但這種做法計算量過大， 消耗大量時間， 并且對于中心盲元點的補償結果需要進行判斷， 過程過于復雜。

3.2改進盲元補償算法

由于鄰域替代法無法解決連續盲元問題， 多次運用鄰域替代法計算量大， 且需要占用硬件資源。 線性插值補償盲元時， 如果中心盲元點離最近的正常像元過遠， 則補償后可能會產生失真現象。 本文采用一種改進的盲元檢測算法， 對于非連續盲元， 采用簡單的盲元補償手段， 以較少的硬件資源進行補償， 通過算法盡量選取盲元點附近的正常像元點， 進行盲元補償， 從而減小連續盲元補償時容易產生的圖像失真問題， 改進的盲元補償解算公式為

盲元補償的具體步驟如下：

(1) 根據盲元檢測的結果， 確定盲元點的位置坐標， 記為P(i,j)；

(2) 對原始圖像P(1)運用鄰域替代法， 進行盲元補償， 得到的結果圖記為P(2)；

(3) 對P(2)圖像進行盲元點的確定， 坐標記為Q(i,j)；

(4) 對于盲元點Qn(i,j)， 選取該點上下左右四個方向上的第一個非盲元點， 分別確定a,b,c,d的大小；

運用鄰域替代法、線性插值法和改進算法進行盲元補償后的結果如圖7所示。 進行補償的圖像采用9×9窗口響應率檢測法得到的盲元圖像。 三種方法的對比如表3所示。

圖7　不同算法盲元補償結果圖

4　結　　論

盲元作為熱成像系統的重要問題， 在測試過程中會直接或者間接的影響探測器其他指標的判定。 通過9×9窗格法可以相對準確的檢測出盲元點的位置和數量， 而中值濾波方法可以判斷出圖像灰度值、黑體面源溫度和盲元檢測數量之間的關系。 采用改進后的盲元檢測算法對盲元進行補償， 可以補償掉大多數的盲元點， 補償效果與傳統方法相比較更好一些。

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Blind Pixel Detection and Compensation on Infrared Detector

An Guangqi, Zhao Yan, Zhang Haifeng

(School of Instrumentation Science and Opto-Electronics Engineering, Beihang University， Beijing 100191， China)

The number of the blind pixel is an important parameter in the infrared imaging system. By the way of the 9×9 pane response method and the median filtering method, the number and position of the blind pixel is determined. The relationship between blind pixel detection rate and image grey value is determined by the median filtering method. With the improved algorithm to compensate blind pixel, the hardware occupancy rate and image distortion rate are reduced, the effect of blind pixel compensation is enhanced.

infrared detector; blind pixel detection; blind pixel compensation; image gray; performance evaluation

10.19297/j.cnki.41-1228/tj.2016.03.012

2015-07-02

國家自然科學基金項目(61233005); 國家“973”計劃(2014CB744200); 航空科學基金項目(20110112007)

安廣齊(1990-)， 男， 黑龍江齊齊哈爾人， 碩士研究生， 研究方向為紅外成像與導航。

TN216

A

1673-5048(2016)03-0054-05