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.
INTRODUCCIÓN
En los inicios de la década de los 60´ aparecieron en el mercado los primeros sistemas de visión infrarroja (IR). Desde ese momento la tecnología IR ha experimentado grandes avances, permitiendo la creación de variadas máquinas que requieren la visión IR. Los sistemas de imágenes IR se emplean en aplicaciones como en defensa, astronomía, ciencias médicas, etc. En general, estos sistemas se basan en la tecnología de visión IR en el plano focal (IRFPA) [1]. Un IRFPA está compuesto de un grupo de foto-detectores ubicados en plano focal formando una matriz de M por N píxeles, que tienen la habilidad de recolectar la información IR.
Por lo general el procesamiento de señales para sistemas IR avanzados incluye corrección de no-uniformidad, control de ganancia, filtrado espacial, tratamiento de umbrales, detección de movimiento y segmentación de imágenes, entre otros aspectos. Estas técnicas de procesamiento de señales requieren que operaciones matemáticas se apliquen a cada píxel y a menudo incluyen operaciones en la vecindad local al píxel en estudio, por ejemplo, el número de operaciones para un sistema simple de procesamiento de señales, en un arreglo de 256 x 256 con un frame rate (razón de cuadros) de 100 Hz que puede exceder las 109 operaciones aritméticas por segundo.
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