CN105516622B - 一种红外信号的自适应调理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种红外信号的自适应调理方法。该方法首先对可配置调理电路的调理参数进行初始化，并对红外信号参考概率密度函数的模型与统计特征进行设置，然后对可配置调理电路的输出信号进行采集。对采集到的数据进行周期性统计，获取信号的短时概率密度函数。计算短时概率密度函数与参考概率密度函数统计特征之间的差异，并据此计算更新调理参数。重新采集数据，重复处理步骤，逐次优化直至调整到匹配当前信号的最优调理参数。本发明可以快速、动态的调整红外信号的调理参数，达到大动态范围成像的要求。

Description

一种红外信号的自适应调理方法
技术领域
本发明涉及到红外焦平面器件信号处理技术，具体指一种应用于红外焦平面成像的信号调理方法，它应用于红外成像仪器或军事侦察仪器，特别适合于对成像动态范围有较高要求的场合。
背景技术
随着红外技术的不断发展，红外成像***探测距离越来越遥远，探测视场越来越大，探测所产生模拟信号的动态范围也越来越大。为了保证信号处理的高分辨率，信号处理动态范围往往会受到一定的限制。因此，信号处理电路要考虑如何用一定的动态范围实现大动态范围的信号处理。实际工作中，红外成像***所观测的场景较为复杂，并且场景会随着时间和镜头的移动而变化，为了在成像过程中适应环境的变化获取清晰图像，对红外信号进行动态调理调理显得尤为重要。
为了充分利用信号处理电路的动态范围，需要在数字化之前对红外信号进行预处理，其中重要的两个步骤是去除背景信号并对信号进行放大，这个过程主要使用到增益倍数K与背景信号幅值B两个参数,采用数学表达如下:
X＝K(S-B)
其中S是红外焦平面的原始信号输出，X是调理后的信号输出。目前常用的红外信号调理方法中多采用固定的调理参数，在场景发生改变时，通过指令对调理参数进行调整，这样会引入人工干预，并且不能达到动态追踪场景变换的功能。张大纬等人实现[1]了一种用于红外***的自动增益控制，采用数字反馈方法可以实现信号增益的自动调节。但该方法根据输入信号的幅度大小对增益信号进行直接计算，容易受到噪声和统计特征不充分的影响，对成像***的稳定性可靠性造成影响。并且不能对背景幅值B进行自动调节，一定程度上限制了成像***的动态范围。
[1]张大纬，李江勇。用于红外成像***的自动增益控制方法研究[J].激光与红外2009,Vol 39NO.10.
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种自适应红外信号处理调理方法，该方法可以快速，实时，准确，动态的根据场景变化对红外信号的调理参数:增益系数K，背景幅值B进行自动优化调节，达到大动态范围成像的要求。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的
本发明一种自适应红外信号调理方法包括以下步骤:
(1)对可配置调理电路模块的调理参数K,B进行初始化，初始化值可随机选取；
(2)选择参考概率密度函数的模型并对统计特征进行设置，模型为高斯分布、指数分布、泊松分布或均匀分布；统计特征是指其统计均值μref、标准差σref；设置依据是在恰当的调理参数下，饱和信号所占百分比P1％与截止信号所占百分比P2％的和不超过统计总数目的P3％；
(3)对调理后的红外焦平面信号进行数字化并连续采集，对采集到的红外信号周期性进行直方图统计，获取红外信号的短时概率密度分布函数；其统计周期为一段固定的时间或者为固定数据长度；短时概率密度分布函数其计算方法是利用统计获取的直方图除以获取的总数据量；
(4)对当前概率密度函数的统计特征进行估计；当前概率密度函数的统计特征μn、σn是通过选择与参考概率密度函数相同的模型，然后进行曲线拟合或最大似然估计计算得到，n为第n个统计周期；
(5)计算当前概率密度函数的统计特征与参考概率密度函数的统计特征之间的差异，此差异由均值之间的差异标准差之间的差异两个部分组成；
(6)根据差异计算新的红外信号调理参数，红外信号调理参数采用迭代的方法进行更新，首先通过dsn与Kn计算新的增益倍数Kn+1，计算公式如下：
其中α收敛系数，用来对追踪速度进行控制，Td为调整阈值，只有差异达到一定程度，K才会发生调整，α与Td均为人工设置参数。
然后通过Kn+1计算新的偏置电平Bn+1，计算公式如下：
(7)通过接口电路对参数进行更新，然后重复步骤(3)，逐次优化直至调整到匹配当前信号的最优调理参数。
步骤(1)中所述的可配置调理电路模块主要由模拟数字转换器、减法器、可调增益放大器、数字模拟转换器组成，其中模拟数字转换器根据背景幅值B输出对应的模拟电平，减法器在红外焦平面输出中减去DAC的输出，然后由可调增益放大器根据增益倍数K对信号进行放大，最后调理完成的红外信号由DAC进行数字化。可配置调理电路通过通信接口对调理参数K,B进行实时配置。其中K为放大器的增益系数，B为DAC输出的背景幅值，通信接口为SPI接口或I2C接口。
与现有技术相比，本发明的有益效果是
1.动态追踪场景变化，实时完成增益系数K与背景幅值B的自适应调节。
2.采用参考模型估计与迭代优化，在实现自动追踪场景变化的前提下降低统计误差与噪声对***稳定性与可靠性的影响。
附图说明
图1为本发明自适应红外信号调理装置的实现结构框图。
图2为本发明参考概率密度函数示意图；
图3为本发明第一个统计周期对当前信号概率密度函数的参数估计；
图4为本发明第二个统计周期对当前信号概率密度函数的参数估计；
图5为本发明第四个统计周期对当前信号概率密度函数的参数估计；
图6为本发明第九个统计周期对当前信号概率密度函数的参数估计；
图7为本发明增益倍数K的调节曲线；
图8为本发明背景幅值B的调节曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。其中涉及到若干参数，这些参数需要针对具体处理环境进行调节以达到良好的性能。
利用中科院上海技术物理研究所研制的512*8中波红外焦平面对该方法的实际效果进行验证，验证***的框图如图1所示，验证***放置在一维转台上进行扫描成像，转台转速为20°/S。验证***中采用的ADC(模拟数字转换器)量程为14Bit位宽，10MHZ采样速度，0-5V量程。DAC(数字模拟转换器)为12Bit位宽，10MHZ采样速率，0-5V量程。减法器通过运算放大器实现，正端接入红外焦平面输入信号，负端接模拟DAC输出。可调增益放大器可实现1-20倍整数放大。
步骤一中的初始调理参数K0＝1、B0＝0，即不对红外焦平面输出信号进行调理，直接数字化。步骤二中的参考概率密度函数的模型选择高斯分布，令P1＝0.15％，P2＝0.15％,P3＝0.3％，可计算出参考概率密度的统计特征本实例中采用的参考概率密度函数如图2所示。数据统计周期为10帧图像，图像帧周期为300us，即每统计阈值T＝512*8*10＝40960个数据进行一次处理，实例中总共处理对1000个统计周期。步骤五的收敛因子α设置为0.1，调整阈值Td设置为1.3。
图3-图6为利用高斯拟合对第1，2，4，9个统计周期中对当前概率密度函数进行统计特征估计，图7和图8为前1000个统计周期下的K,B调节曲线。从图中看出红外焦平面默认输出下信号只能利用ADC很小的一部分的动态范围小，信号分辨率低下，经过9次调节后调理参数优化至适应当前场景。本实例中迭代优化过程消耗27ms，鉴于自然红外场景统计特性缓变的特性，可以满足实时处理追踪的要求，若想提高追踪速度，可通过调节收敛因子α实现。

Claims (2)

1.一种红外信号的自适应调理方法，其特征在于方法步骤如下：
(1)对可配置调理电路模块的调理参数K,B进行初始化，初始化值可随机选取，其中K为放大器的增益系数，B为DAC输出的背景幅值；
(2)选择参考概率密度函数的模型并对统计特征进行设置，模型为高斯分布、指数分布、泊松分布或均匀分布；统计特征是指其统计均值μref、标准差σref；设置依据是在恰当的调理参数下，饱和信号所占百分比P1％与截止信号所占百分比P2％的和不超过统计总数目的P3％；
(3)对调理后的红外焦平面信号进行数字化并连续采集，对采集到的红外信号周期性进行直方图统计，获取红外信号的短时概率密度分布函数；其统计周期为一段固定的时间或者为固定数据长度；短时概率密度分布函数其计算方法是利用统计获取的直方图除以获取的总数据量；
(4)对当前概率密度函数的统计特征进行估计；当前概率密度函数的统计特征μn、σn是通过选择与参考概率密度函数相同的模型，然后进行曲线拟合或最大似然估计计算得到，n为第n个统计周期；
(5)计算当前概率密度函数的统计特征与参考概率密度函数的统计特征之间的差异，此差异由均值之间的差异标准差之间的差异两个部分组成；
(6)根据差异计算新的红外信号调理参数，红外信号调理参数采用迭代的方法进行更新，首先通过dsn与Kn计算新的增益倍数Kn+1，计算公式如下：
其中α收敛系数，用来对追踪速度进行控制，Td为调整阈值，只有差异达到一定程度，K才会发生调整，α与Td均为人工设置参数；
然后通过Kn+1计算新的偏置电平Bn+1，计算公式如下：
(7)通过接口电路对参数进行更新，然后重复步骤(3)，逐次优化直至调整到匹配当前信号的最优调理参数。
2.根据权利要求1所述的红外信号的自适应调理方法，其特征在于：步骤(1)中所述的可配置调理电路模块主要由模拟数字转换器、减法器、可调增益放大器、数字模拟转换器组成，其中模拟数字转换器根据背景幅值B输出对应的模拟电平，减法器在红外焦平面输出中减去DAC的输出，然后由可调增益放大器根据增益倍数K对信号进行放大，最后调理完成的红外信号由DAC进行数字化；可配置调理电路通过通信接口对调理参数K,B进行实时配置；通信接口为SPI接口或I2C接口。
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