基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法

传统的卡尔曼滤波算法利用批处理实现非均匀校正,这样不仅会带来较大的计算量和存储量,而且更重要的是该方法不能实时处理。为此,提出了一种基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法,它可以根据固定图案噪声的特点离线计算出滤波器的增益矩阵,并且非均匀校正过程也采用了逐帧迭代方式,因此大大降低了计算复杂度和存储占用量。详细阐述了该算法的基本原理,并用仿真数据和真实红外数据对算法性能进行验证,实验结果表明:本方法平均校正一帧图像所需CPU时间和内存占用量分别为1.7188 s和131.25 KB,完全可以满足实时处理的要求。