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针对红外图像中的非均匀性噪声的去除问题,提出基于卡尔曼滤波的红外图像去噪及增强算法.在Bayes-ian-MAP框架下分析卡尔曼滤波器对去噪问题的适用性.由于成像电路内部温度上升和参数的细微变化,每个像元的固定模式噪声(FPN)在帧间缓慢变化.基于此点,建立暗帧的噪声模型.将卡尔曼滤波器作用于红外暗帧序列,估计出暗帧中每个像元的FPN水平.引入噪声影响因子(NIF)来评估FPN噪声对像元输出信号的影响.根据NIF自适应地选取每个像元的FPN噪声权重.实际带噪图像减去加权FPN噪声,即得到增强图像.将