《Sensors》：A Multi-Band Temperature Measurement Data Retrieval Method Based on the Chaotic Artificial Hummingbird Algorithm (CAHA)
Wenxiang You,
Xiaojian Hao,
Rui Jia,
Pan Pei,
Shenxiang Feng and
Xining Wang
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在常规红外成像系统中，非均匀性校正通常需要从双倍数据速率（DDR）存储器中持续读取校正参数。对于高帧率短波红外成像系统，要实现实时非均匀性校正，必须最大限度地缩短校正参数的读取时间。由于两点校正的动态范围窄，以及两点多段校正需要大量的参数存储，在有限硬件资源下
在常规红外成像系统中，非均匀性校正通常需要从双倍数据速率（DDR）存储器中持续读取校正参数。对于高帧率短波红外成像系统，要实现实时非均匀性校正，必须最大限度地缩短校正参数的读取时间。由于两点校正的动态范围窄，以及两点多段校正需要大量的参数存储，在有限硬件资源下难以同时实现良好的校正性能和短参数读取时间。为解决上述问题，本文提出了一种适用于高帧率短波红外图像的实时非均匀性校正方法。该方法基于现场可编程门阵列（FPGA），通过对不同参数设计量化方法以提高存储位宽利用率；在参数间动态分配位宽以提升校正性能；以及对DDR读取采用乒乓缓冲方式以避免DDR读取延迟对参数读取时间的影响，从而对二次多项式校正进行改进。改进后的校正参数存储大小与常规两点校正相当。研究人员在基于XC7A100T-2FGG484I FPGA的硬件系统上进行了实验。实验结果表明，改进的二次多项式校正后图像的平均非均匀性为0.4818%，显著优于两点校正后的0.5930%，并略优于两点八段校正后的0.4891%。盲像元补偿在校正过程中同步完成。使用一块640×512元阵列的InGaAs短波红外探测器，最高实时处理帧率达到800帧/秒（FPS）。
### 研究解读
#### 研究背景与问题
高帧率红外成像系统在高速导弹红外制导、多光谱成像技术及激光通信等诸多领域扮演着至关重要的角色。红外焦平面探测器由于其固有特性和制造工艺，导致焦平面内各像素对均匀外部辐射的响应存在差异，即非均匀性。这种非均匀性严重影响红外成像系统的成像质量和辐射测量精度。因此，高帧率红外系统必须对红外图像进行非均匀性校正。然而，在高帧率系统中，极高的数据传输速率使得实现更优的非均匀性抑制与实现实时校正往往相互矛盾。目前，两点校正是应用最广泛的方法，其计算简单、所需存储资源少、易于实现。但两点校正假设探测器像素响应线性，而实际响应常呈非线性，因此其校正性能受限，不适用于宽动态范围应用。为克服此缺点，多点校正（即分段两点校正）被提出，它通过增加校准点数量来用折线模型近似实际响应，从而在更宽的动态范围下工作。然而，随着分段数增加，不仅每像素需要额外的比较操作，校正参数的存储资源消耗也急剧增大，这同样不适用于资源有限的高帧率系统。此外，基于场景的校正算法（如时域高通滤波方法）虽能适应非均匀性漂移，但依赖场景内容，且通常计算量巨大，难以满足高帧率系统的实时性要求。因此，在有限硬件资源下，同时实现高精度、低存储、低延迟的实时非均匀性校正，是高帧率短波红外成像系统面临的关键挑战。本研究正是在这一背景下展开，旨在开发一种新方法以平衡校正性能与硬件开销。
#### 研究概述与结论
研究人员针对上述问题，提出并实现了一种基于FPGA的改进二次多项式校正方法。该方法的核心在于，通过精心设计的参数量化与位宽分配策略，在将每个像素的校正参数严格限制在32位存储空间内的前提下，有效提升了存储位宽的利用率和校正性能。这成功克服了传统两点校正动态范围窄与两点多段校正参数存储量大的双重局限。同时，系统设计中采用了乒乓缓冲机制从DDR读取参数，有效隐藏了DDR的访问延迟，确保了在高帧率条件下校正参数能与图像数据流精准匹配。实验验证表明，该方法不仅在非均匀性校正性能上优于传统两点校正和两点八段校正（平均非均匀性降至0.4818%），而且在不增加硬件成本的前提下，成功在基于XC7A100T FPGA的平台上实现了对640×512阵列InGaAs短波红外探测器图像数据的实时处理，最高帧率达到800 FPS，并同步完成了盲像元补偿。该研究成果发表于《Sensors》期刊，为高帧率红外成像系统的实时图像处理提供了一种高效、实用的解决方案。
#### 关键技术方法
研究人员主要采用以下关键技术方法实现其研究目标：首先，利用3σ算法对原始图像进行盲像元检测与标记。其次，通过最小二乘法对多组不同辐照度下的标定数据进行拟合，计算出每个像素的二次多项式校正参数。随后，设计了一套针对不同参数（二次项系数a、一次项系数b、常数项c）的量化与位宽分配策略，包括对极小的a参数引入放大因子N并采用定点数表示，对b参数采用带一位整数位的定点小数格式，对c参数直接舍入取整为有符号整数。最后，基于FPGA硬件平台，实现了包含乒乓缓冲DDR参数读取、三级流水线校正计算以及盲像元邻域均值补偿在内的完整实时处理流水线。研究使用的硬件系统核心为XC7A100T型号的FPGA，探测器样本为640×512元阵列的InGaAs短波红外探测器。
#### 研究结果分析
**1. 改进二次多项式校正性能验证**
通过对验证集数据的分析，研究确立了最优的参数位宽分配方案（aN占9位，b占11位，c占11位）。在此方案下，改进方法的平均非均匀性达到0.4818%，与理论最优值0.4728%非常接近。误差分析表明，校正性能的微小损失主要源于参数从浮点数转换为定点数时的量化误差。通过与多种传统方法对比，改进的二次多项式校正在非均匀性（NU）和粗糙度（ρ）两项指标上均优于两点校正及两点八段校正，证明了其在有限存储约束下实现了更优的非线性拟合效果，避免了分段线性方法可能产生的阶跃误差。
**2. 基于FPGA的高帧率实时校正系统实现**
系统硬件设计整合了高帧率InGaAs探测器、多通道ADC、大容量DDR3存储器及Camera Link传输接口。软件系统设计的核心是采用乒乓缓冲机制实现DDR参数的高效预读取，从而解决了参数读取延迟与高帧率数据流之间的同步问题。校正计算模块通过实例化多个三级流水线处理单元，充分利用FPGA内部的DSP48E1切片资源，实现了高吞吐量的实时计算。盲像元补偿逻辑被集成在校正流水线之后，对边界像素有特殊处理逻辑。FPGA资源报告显示，实现该模块后仍有充足的资源余量，为功能扩展提供了可能。测试结果证实，FPGA处理一帧640×512图像耗时约1.24毫秒，支持高达800 FPS的实时输出。
**3. 高帧率处理能力验证与对比分析**
通过拍摄自由下落小球并分析其轨迹，研究人员验证了系统在800 FPS下稳定处理高速运动目标的能力，计算出的重力加速度值与理论值吻合良好。将改进方法与时域高通滤波（THPF）算法进行比较，发现THPF处理后的图像存在明显的“鬼影”伪影，这是场景依赖型算法的典型缺陷；而改进的二次多项式校正方法处理后的图像则平滑清晰，无此类伪影，再次证明了基于标定的校正方法在图像质量稳定性和可靠性方面的优势。
#### 讨论与结论
本研究提出的基于FPGA的改进二次多项式校正方法，成功解决了高帧率短波红外成像系统中非均匀性校正的实时性、精度与存储效率之间的矛盾。该方法在仅需与两点校正相当的存储资源（每像素32位）下，实现了优于两点校正、接近甚至超过两点八段校正的性能，并达成了800 FPS的最高实时处理帧率，具有重要的工程应用价值。然而，该方法仍存在一定局限性：首先，它完全依赖预先标定，无法自动校正由温度漂移或器件老化引起的长期非均匀性变化；其次，标定过程需要采集大量数据，参数的量化与位宽分配流程相对复杂，给参数的后续更新与维护带来不便；此外，二次多项式模型本身的表达能力有限，可能无法精确拟合线性度较差的探测器响应曲线。未来工作可考虑将该标定方法与场景自适应算法相结合，构建混合校正框架以提高系统的长期稳定性；同时，可将模型扩展至更高阶多项式，以更精确地拟合探测器响应；将该方法应用于更大规模的探测器阵列或更高帧率的成像系统，也是值得探索的研究方向。
