基于Matlab加权最小二乘的非制冷红外成像系统中的单帧柱固定模式噪声校正

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一项目简介

  
一、项目背景与意义

非制冷红外成像系统因其无需制冷、功耗低、体积小等优点在多个领域得到广泛应用。然而，这些系统在实际使用中常面临单帧柱固定模式噪声（Fixed Pattern Noise, FPN）的问题，这种噪声会降低图像的清晰度和信噪比，影响后续的图像分析和应用。因此，针对非制冷红外成像系统中的单帧柱固定模式噪声进行校正，提高图像质量，具有重要的实际应用价值。

二、技术原理

加权最小二乘（Weighted Least Squares, WLS）算法是一种基于统计学原理的优化方法，通过最小化加权平方误差来求解线性或非线性方程组。在本项目中，我们将采用加权最小二乘算法来校正非制冷红外成像系统中的单帧柱固定模式噪声。

具体实现上，我们可以将图像中的每个像素看作是一个数据点，通过计算每个像素点与其邻域像素点之间的加权差异，构造一个优化问题。然后，利用加权最小二乘算法求解该优化问题，得到每个像素点的校正系数。最后，根据这些校正系数对原始图像进行校正，以消除单帧柱固定模式噪声。

三、项目实现

数据准备：
收集非制冷红外成像系统拍摄的多帧图像数据。
对图像数据进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。
算法实现：
设计加权最小二乘算法流程，包括加权差异计算、优化问题构造、求解校正系数等步骤。
利用Matlab编程环境实现该算法，编写相应的程序代码。
实验验证&