一、引言

紅外熱像儀憑借其能非接觸式測(cè)量物體表面溫度分布的優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)檢測(cè)、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，由于制造工藝、環(huán)境因素等影響，紅外探測(cè)器各像素單元的響應(yīng)特性存在差異，導(dǎo)致成像結(jié)果出現(xiàn)非均勻性，嚴(yán)重影響了圖像質(zhì)量和測(cè)溫精度。非均勻性校正（NUC）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在消除這種差異，提高紅外熱像儀的性能。

二、傳統(tǒng)NUC方法及局限性

傳統(tǒng)的NUC方法主要包括基于定標(biāo)的方法和基于場(chǎng)景的方法?；诙?biāo)的方法利用黑體輻射源在不同溫度下獲取參考圖像，計(jì)算校正系數(shù)，但該方法需要定期進(jìn)行定標(biāo)，且對(duì)環(huán)境變化敏感。基于場(chǎng)景的方法利用場(chǎng)景中的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行校正，但在場(chǎng)景變化較大時(shí)，校正效果會(huì)受到影響。

三、黑體輻射源與深度學(xué)習(xí)融合方案

（一）方案原理

本方案將黑體輻射源提供的精確溫度信息與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合。首先，利用黑體輻射源在不同溫度下獲取一系列高質(zhì)量的紅外圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些圖像包含了準(zhǔn)確的溫度分布信息。然后，使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)這些圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)，提取圖像特征和溫度分布規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中，將待校正的紅外圖像輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型輸出校正后的圖像。

（二）代碼實(shí)現(xiàn)

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python代碼示例，使用TensorFlow框架實(shí)現(xiàn)基于CNN的紅外圖像非均勻性校正。

python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

import numpy as np

# 假設(shè)已經(jīng)獲取了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，X_train為輸入的紅外圖像，y_train為對(duì)應(yīng)的校正后圖像（這里用模擬數(shù)據(jù)）

X_train = np.random.rand(100, 64, 64, 1)  # 100張64x64的灰度圖像

y_train = np.random.rand(100, 64, 64, 1)

# 構(gòu)建CNN模型

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(64 * 16 * 16, activation='relu'))

model.add(layers.Reshape((16, 16, 64)))

model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (3, 3), activation='relu', strides=(2, 2), padding='same'))

model.add(layers.Conv2DTranspose(32, (3, 3), activation='relu', strides=(2, 2), padding='same'))

model.add(layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same'))

# 編譯模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 訓(xùn)練模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=10)

# 測(cè)試模型

X_test = np.random.rand(10, 64, 64, 1)

y_pred = model.predict(X_test)

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比傳統(tǒng)NUC方法和本融合方案的校正效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本融合方案在保持較高校正精度的同時(shí)，對(duì)環(huán)境變化和場(chǎng)景變化的適應(yīng)性更強(qiáng)。校正后的紅外圖像質(zhì)量明顯提高，溫度分布更加準(zhǔn)確。

五、結(jié)論

本文提出的基于黑體輻射源與深度學(xué)習(xí)融合的紅外熱像儀非均勻性校正方案，充分利用了黑體輻射源的精確溫度信息和深度學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大特征提取能力，有效解決了傳統(tǒng)NUC方法的局限性。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，該方案有望在紅外熱像儀領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，為紅外成像技術(shù)的發(fā)展提供有力支持。