基于三维噪声统计特性异常的盲元检测与分类
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Detection and classification of blind pixels based on statistical characteristic abnormity of 3D noise
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    摘要:

    根据对盲元特性的分析,提出将三维噪声模型中的固定图形噪声与随机时空噪声作为盲元检测的数据源,在像素等级上构建形成特征向量.建立特征向量的独立二元正态分布统计模型,将盲元看作是游离于正态分布等概率密度椭圆之外的异常点.以特征空间中的统计距离与特征空间角作为异常点检测的统计判据,并分类死元、过热像元与闪烁像元.将该算法应用于实际制冷型红外焦平面的盲元检测,实验结果证明了该算法的有效性.

    Abstract:

    According to the analysis on characteristics of blind pixels,a method of taking the fixed pattern noise and random spatial-temporal noise in 3D noise model as data source for blind-pixel detection is proposed,and the feature vector of pixels is formed.The bivariate normality distribution model of feature vector is constructed and the blind pixels are regarded as abnormal pixels,dissociating from the normal distribution ellipsoid.The statistical distance in the feature space and the feature space angle are regarded as statistical criteria of detection of abnormal pixels,and the dead pixels,over-hot pixels and blinking pixels are classified.The algorithm is applied to the actual blind-pixel detection of cooled IRFPA,and the result proves its validity.

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引用本文

李秋明,侯晴宇,武春风,逯力红,张伟.基于三维噪声统计特性异常的盲元检测与分类[J].哈尔滨工业大学学报,2010,42(1):37. DOI:10.11918/j. issn.0367-6234.2010.01.010

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