MATLAB实现基于指数模型与RLS的红外图像非均匀性校正系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种自适应红外图像非均匀性校正算法。通过建立指数响应模型和递归最小二乘(RLS)方法，实时估计像素级校正参数，有效消除探测器响应差异造成的固定模式噪声，提升图像质量。

详 情 说 明

基于指数模型与RLS算法的红外图像非均匀性校正系统

项目介绍

本项目旨在解决红外成像系统中，由于探测器各像元响应特性不一致而产生的非均匀性噪声问题。通过构建像素级指数响应模型，并结合递归最小二乘（RLS）自适应滤波算法，系统能够实时估计并动态更新每个像素的增益与偏置校正参数。该方法有效抑制了固定模式噪声，提升了图像视觉质量与信噪比，并具备适应环境温度变化等因素引起的参数漂移的能力。

功能特性

• 自适应校正：采用RLS算法，能够根据输入图像序列实时更新校正参数，适应场景变化与探测器参数漂移。
• 像素级精确处理：为图像中每个像素独立建立指数模型并运行RLS估计，实现精细化的非均匀性校正。
• 噪声有效抑制：显著降低固定模式噪声，提升图像的均匀性和对比度。
• 性能量化评估：输出峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等指标，量化评估校正效果的提升程度。
• 参数记录追踪：完整保存校正参数在时序上的更新过程，便于后续分析与算法调试。

使用方法

1. 准备输入数据：确保拥有待校正的原始红外图像序列（uint16格式，维度为M×N×T），以及初始的校正参数矩阵（double格式，维度为M×N×2，包含增益和偏置参数）。
2. 设置算法参数：根据具体应用场景，配置RLS算法的关键参数，如遗忘因子、正则化参数等。
3. 运行校正程序：执行主程序，系统将自动依次读取图像帧，进行非均匀性校正，并更新内部参数。
4. 获取输出结果：程序运行结束后，将得到校正后的图像序列、更新历程中的全部校正参数矩阵以及图像质量的评估指标。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：具备足够内存以容纳输入输出数据（尤其是参数记录文件可能较大）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，其功能包括：系统初始化与参数配置、原始红外图像数据的读取与预处理、基于指数模型和递归最小二乘算法的像素级非均匀性校正计算、校正后图像序列的生成与输出、校正参数在时序上的实时更新与记录，以及最终图像质量的量化评估与结果展示。