一、引言

紅外熱像儀憑借其能非接觸式測量物體表面溫度分布的優(yōu)勢，在工業(yè)檢測、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領域得到廣泛應用。然而，由于制造工藝、環(huán)境因素等影響，紅外探測器各像素單元的響應特性存在差異，導致成像結果出現(xiàn)非均勻性，嚴重影響了圖像質量和測溫精度。非均勻性校正（NUC）技術應運而生，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的方法和基于場景的方法?；诙说姆椒ɡ煤隗w輻射源在不同溫度下獲取參考圖像，計算校正系數(shù)，但該方法需要定期進行定標，且對環(huán)境變化敏感?；趫鼍暗姆椒ɡ脠鼍爸械慕y(tǒng)計信息進行校正，但在場景變化較大時，校正效果會受到影響。

三、黑體輻射源與深度學習融合方案

（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習算法相結合。首先，利用黑體輻射源在不同溫度下獲取一系列高質量的紅外圖像作為訓練數(shù)據(jù)，這些圖像包含了準確的溫度分布信息。然后，使用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），對這些圖像進行學習，提取圖像特征和溫度分布規(guī)律。在實際應用中，將待校正的紅外圖像輸入到訓練好的模型中，模型輸出校正后的圖像。

（二）代碼實現(xiàn)

以下是一個簡單的Python代碼示例，使用TensorFlow框架實現(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

# 假設已經(jīng)獲取了訓練數(shù)據(jù)，X_train為輸入的紅外圖像，y_train為對應的校正后圖像（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')

# 訓練模型

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

# 測試模型

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

y_pred = model.predict(X_test)

四、實驗驗證與結果分析

通過實驗對比傳統(tǒng)NUC方法和本融合方案的校正效果。實驗結果表明，本融合方案在保持較高校正精度的同時，對環(huán)境變化和場景變化的適應性更強。校正后的紅外圖像質量明顯提高，溫度分布更加準確。

五、結論

本文提出的基于黑體輻射源與深度學習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習算法的強大特征提取能力，有效解決了傳統(tǒng)NUC方法的局限性。隨著深度學習技術的不斷發(fā)展，該方案有望在紅外熱像儀領域得到更廣泛的應用，為紅外成像技術的發(fā)展提供有力支持。