基于场景的空间投影估计和时域迭代非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的空间投影估计和时域迭代百均匀性校正算法（SPETI）.这种方法 主要是通过投影估计来估算全局位移，并且在连续多帧图像中进行迭代计算.首先，为配准准则设计了一个新的投影估计；然后，计算相邻帧并进行迭代计算，以此来获得较快的固定图案噪声（FPN）收敛，同时减少鬼影的产生；最后，将本算法移植至基于FPGA的硬件系统中.在连续单调运动的系统中测试算法的各项指标，并且将实际的校正效果予以展示.为了与自适应最小均方差算法和全变差算法进行比较，对一个完全干净的红外图像序列添加了人为的非均匀性.将固定标准增益和偏置非均匀性添加到图像序列上，以测试迭代次数与非均匀性等级的关系