红外图像非均匀性矫正两点法实现项目

资 源 简 介

本项目实现了红外热成像图像处理中的经典算法——两点法非均匀性矫正（Two-Point Calibration）。红外焦平面阵列在制造过程中，由于探测器单元的材料响应速率、工艺水平等差异，会导致在观察均匀目标时图像出现明显的条纹、黑斑等固定图形噪声。本程序基于探测器响应的线性模型，通过采集低温均匀黑体和高温均匀黑体两个参考点的响应数据，通过数学计算求出每个探测器像元的增益系数和偏置系数。在实时处理阶段，程序利用计算得到的增益和偏置矩阵，对输入的原始含噪声红外图像进行线性映射变换，从而消除像元间的响应差异。该

详 情 说 明

红外图像非均匀性矫正——两点法实现项目

项目介绍

本项目旨在解决红外焦平面阵列（IRFPA）在制造过程中由于探测器单元响应不一致而产生的固定图形噪声问题。通过实现经典的“两点法”标定算法，项目能够有效消除红外图像中的条纹和黑斑，提升探测系统的成像质量。该项目模拟了完整的工程化流程，包括参考源数据采集、标定参数提取、实时图像处理以及定量的效果评估。

功能特性

1. 全流程仿真：内置从探测器非均匀性生成到最终校正效果评估的完整逻辑，无需外部硬件即可演示校正原理。
2. 多帧平均降噪：在标定阶段通过对多帧参考图像求均值，有效抑制读出噪声对标定系数计算的干扰。
3. 线性响应建模：基于像元响应的线性假设，精确计算每个像元的增益系数和偏置系数。
4. 实时校正模拟：通过矩阵化运算模拟实时图像处理过程，实现场景图像的逐像元线性映射。
5. 定量指标分析：引入非均匀性指标（NU）进行校正前后的性能对比，直观展示改善倍数。
6. 多维可视化展示：提供二维热图对比和三维响应曲面展示，全方位表现图像平滑度的提升。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本（需支持 std 函数的 'all' 参数）。
2. 工具箱：基础 MATLAB 环境即可，无需额外工具箱。
3. 硬件建议：建议内存 8GB 以上以保证多维矩阵运算的流畅性。

程序实现逻辑

1. 模拟环境构建

首先定义探测器的分辨率（如 256x320），并预设低温/高温均匀黑体的理想响应值。通过正态分布随机生成真实环境中的增益矩阵（均值1，标准差0.05）和偏置矩阵（均值100，标准差50），以此模拟探测器的先天响应差异。

1. 标定数据采集

程序连续生成 20 帧含随机读出噪声的低温和高温原始响应数据。通过对这些帧进行时间维度的平均处理，获得稳定的低温场平均值（L_avg）和高温场平均值（H_avg），这代表了探测器在特定温度下的固有响应特性。

1. 标定参数计算

计算全帧范围内的目标平均响应值作为参考标准。根据两点法的数学模型，解二元一次方程组求得增益系数矩阵 K。该矩阵代表了每个像元相对于理想响应的斜率修正。随后基于 K 和低温参考值计算偏置系数矩阵 B，用于修正响应曲线的截距。

1. 场景模拟与校正执行

创建一个包含不同辐射强度的热目标场景（模拟实际观测目标），并考虑盲元点的影响。将场景信息通过探测器非均匀模型转换成“原始原始图像”。校正模块读取预计算的 K 和 B 矩阵，对原始图像进行 corrected = K * raw + B 的线性变换。

1. 效果评估与评估指标

程序自动选定图像中的局部区域作为测试区，计算非均匀性指标（标准差与平均值的比值）。通过对比校正前后的 NU 值，量化非均匀性的消除效果。

关键算法与实现细节分析

1. 像元响应模型

本项目基于线性假设，即每个像元的输出 y 与输入辐射量 x 满足 y = g * x + o，其中 g 为增益，o 为偏置。两点法的核心在于通过两个参考点确定一条直线，从而统一所有像元的响应曲线。

1. 增益系数 (K) 求解

K 矩阵的计算公式为：K = (phi_H - phi_L) / (H_avg - L_avg)。这一步实现了对不同像元响应灵敏度的统一，使得所有像元在相同温差变化下产生一致的输出增量。

1. 偏置系数 (B) 求解

B 矩阵的计算公式为：B = phi_L - K .* L_avg。该步骤确保了在选定的参考温度点上，所有像元的输出值都被平移到同一水平。

1. 非均匀性指标 (NU)

采用了工程界通用的计算方式：NU = (STD / Mean) * 100%。该指标反映了图像在理论均匀区域的波动程度。程序通过改善倍数（校正前NU / 校正后NU）来直观反馈标定效果，展示了算法在复杂噪声干扰下的鲁棒性。

1. 可视化机制

程序生成了两组图形窗口。第一组用于展示标定中间结果（L/H均值）、校正系数分布（K/B矩阵）以及最终对比图；第二组通过三维网格（mesh）展示响应平面的平滑度变化，可以明显观察到校正后响应曲面由凹凸不平变得极为平整。