Corrección de imágenes IR mediante un filtro extendido de estadísticas constantes

La calidad de una cámara IR con arreglo en plano focal (IRFPA), en cuanto a la nitidez de imagen, está condicionada al sofisticado proceso de fabricación de su etapa sensora. Es decir, resulta difícil construir foto-detectores con exactamente la misma respuesta de señal eléctrica. Este problema se c...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Torres Vicencio,F.O, Jara Chávez,A.G, Ortega Beltrán,R.A
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2015
Materias:	Foto-detectores infrarrojos plano focal no-uniformidad ruido de patrón fijo figuras fantasmas
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052015000200008
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spelling	oai:scielo:S0718-330520150002000082015-04-01Corrección de imágenes IR mediante un filtro extendido de estadísticas constantesTorres Vicencio,F.OJara Chávez,A.GOrtega Beltrán,R.A Foto-detectores infrarrojos plano focal no-uniformidad ruido de patrón fijo figuras fantasmas La calidad de una cámara IR con arreglo en plano focal (IRFPA), en cuanto a la nitidez de imagen, está condicionada al sofisticado proceso de fabricación de su etapa sensora. Es decir, resulta difícil construir foto-detectores con exactamente la misma respuesta de señal eléctrica. Este problema se conoce como "no-uniformidad" en la tecnología IR y se manifiesta como un enrejado superpuesto en la imagen de salida de la cámara, denominado como ruido de patrón fijo (FPN). Este ruido surge debido a que las débiles señales eléctricas de los detectores deben pasar por una etapa amplificadora de alta ganancia, magnificando sus diferencias notoriamente a la salida de la cámara. Con el fin de abordar este problema, el detector se caracteriza como un modelo lineal con dos parámetros (ganancia y desplazamiento). Para encontrar estos parámetros y poder contrarrestar esta desigualdad proponemos un algoritmo basado en un filtro digital no lineal extendido a partir de un desarrollo teórico simple y comprobado experimentalmente, pero consistente, del método estándar de Estadísticas Constantes (CS). Demostramos que el nuevo filtro se compara favorablemente con el CS estándar, en términos de rapidez de convergencia y por consiguiente un pronto desvanecimiento de figuras fantasmas o "ghosting". Se ajustaron los parámetros del algoritmo propuesto y luego fue probado con videos infrarrojos sintetizados y reales, alcanzando elevados niveles de corrección y disminuyendo notoriamente la no uniformidad.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.23 n.2 20152015-04-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052015000200008es10.4067/S0718-33052015000200008
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description	La calidad de una cámara IR con arreglo en plano focal (IRFPA), en cuanto a la nitidez de imagen, está condicionada al sofisticado proceso de fabricación de su etapa sensora. Es decir, resulta difícil construir foto-detectores con exactamente la misma respuesta de señal eléctrica. Este problema se conoce como "no-uniformidad" en la tecnología IR y se manifiesta como un enrejado superpuesto en la imagen de salida de la cámara, denominado como ruido de patrón fijo (FPN). Este ruido surge debido a que las débiles señales eléctricas de los detectores deben pasar por una etapa amplificadora de alta ganancia, magnificando sus diferencias notoriamente a la salida de la cámara. Con el fin de abordar este problema, el detector se caracteriza como un modelo lineal con dos parámetros (ganancia y desplazamiento). Para encontrar estos parámetros y poder contrarrestar esta desigualdad proponemos un algoritmo basado en un filtro digital no lineal extendido a partir de un desarrollo teórico simple y comprobado experimentalmente, pero consistente, del método estándar de Estadísticas Constantes (CS). Demostramos que el nuevo filtro se compara favorablemente con el CS estándar, en términos de rapidez de convergencia y por consiguiente un pronto desvanecimiento de figuras fantasmas o "ghosting". Se ajustaron los parámetros del algoritmo propuesto y luego fue probado con videos infrarrojos sintetizados y reales, alcanzando elevados niveles de corrección y disminuyendo notoriamente la no uniformidad.
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