基于梯度天空背景的非均匀性校正和点目标探测

针对黑体两点校正方法不适用于校正梯度天空背景的问题,提出一种新的基于梯度天空背景的两点校正方法。首先,采用邻域像素替代法剔除位置固定不变的盲元;然后,利用红外焦平面探测器拍得的两幅不同俯仰角度的纯净天空图像作为两个温度点,进行两点校正获得增益系数和偏置系数;最后,通过修正这两个系数剔除少量随机噪点。实验结果验证了该方法的有效性。本文在校正基础上还提出了一种小窗口双边滤波和梯度模板联合检测算法,用于探测暗弱点目标。首先采用小窗口的双边滤波去除高斯噪点,然后与梯度模板做卷积,自适应阈值分割检测出暗弱点目标。实验结果表明,提出的模板算法对复杂背景的抑制作用较强,可有效提高目标的信噪比,而且算法复杂度不高,易于实时实现。