基于指数模型的MATLAB RLS自适应红外图像非均匀性校正系统

资 源 简 介

本项目利用递归最小二乘（RLS）算法，结合像素级指数响应模型，实现红外图像非均匀性的实时自适应校正。系统可有效抑制噪声，提升图像质量，适用于动态红外成像场景。

详 情 说 明

基于指数模型的RLS自适应红外图像非均匀性校正系统

项目介绍

本项目针对红外成像系统中存在的非均匀性噪声问题，开发了一种基于指数模型的递归最小二乘（RLS）自适应校正算法。系统能够实时检测并校正红外图像中的非均匀性效应，通过建立像素级的指数响应模型，利用RLS算法动态更新校正参数，有效消除固定模式噪声和时变非均匀性噪声，显著提升红外图像的质量和可用性。

功能特性

• 指数响应建模：建立精确的像素级指数响应模型，准确描述红外探测器的非线性特性
• RLS自适应滤波：采用递归最小二乘算法实时更新校正参数，适应时变非均匀性噪声
• 实时校正能力：支持对红外图像序列进行在线非均匀性校正
• 多参数配置：支持相机参数、算法参数的灵活配置
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等图像质量指标的定量评估
• 结果可视化：生成校正前后对比图、参数收敛曲线等可视化结果

使用方法

输入要求

1. 原始红外图像序列：uint16格式，尺寸为M×N×T，其中T为时间帧数
2. 相机参数配置文件：包含探测器响应特性、噪声参数等
3. 算法参数设置：包括遗忘因子、正则化参数、收敛阈值等
4. 参考温度场数据：用于模型验证和性能评估（可选）

输出结果

1. 校正后的红外图像序列：uint16格式，保持原始尺寸
2. 非均匀性校正参数矩阵：包含每个像素的增益和偏置参数
3. 算法性能评估报告：包含PSNR、SSIM等质量指标
4. 校正过程可视化结果：校正前后对比图、参数收敛曲线等

运行步骤

1. 配置系统环境和依赖项
2. 准备输入数据和参数文件
3. 运行主程序启动校正过程
4. 查看输出结果和性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：≥8GB RAM（建议16GB以上用于处理大型图像序列）
• 存储空间：≥1GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2018a或更高版本

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据加载与预处理、指数模型参数初始化、RLS自适应滤波算法执行、非均匀性校正处理、结果输出与可视化生成等功能模块，能够完成从原始红外图像输入到校正结果输出的完整处理链条。