1 中国空空导弹研究院，河南洛阳 471009
2 航空制导武器航空科技重点实验室，河南洛阳 471009
介绍了激光定向干扰红外探测系统的干扰机理及波段内激光定向干扰的主要干扰方式。以 InSb红外探测成像系统为研究对象，开展了典型条件下的波段内脉冲激光定向干扰试验，分析了 InSb面阵探测器对波段内脉冲激光干扰的响应特性，获取了探测器在脉冲激光干扰下的损伤模式和损伤阈值，为后续深入研究激光定向干扰效能奠定基础。
脉冲激光 定向干扰 红外探测系统 响应特性 InSb探测器 pulsed-laser，laser directional jamming，infrared
随着红外焦平面阵列技术的发展，凝视红外成像系统在很多领域得到了大量的应用，在这些应用中，非均匀性噪声及其校正方法是人们主要关注的一个问题。为了解决这个问题，从凝视红外成像系统非均匀性噪声的来源和频域特性出发，综合考虑了当前几种典型的基于定标和基于场景的非均匀校正算法的优缺点，结合盲元检测和补偿算法，提出了一种联合非均匀校正算法，并进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够较好地解决成像系统非均匀性噪声随时间和工作环境漂移的问题，又能够保持较高的精度和收敛速度，具有较大的工程应用价值。
非均匀性校正 凝视红外成像系统 时域高通校正法 神经网络法 non-uniformity correction IR staring imaging system temporal high pass NUC algorithm neural network
针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Neural-Network-based Non-Uniformity Correction, NN-NUC)算法在 实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题，深入分析了NN-NUC算法中的鬼 影产生过程，并给出了抑制鬼影的一般性方法；然后结合实际红外成像系统的特点，提出 了一种改进型NN-NUC算法。仿真实验结果表明，该算法可以最大限 度地抑制场景鬼影的产生，并可有效减小系统输出图像的非均匀性噪声。此外，本文算法 计算量小，且易于用硬件实现，因此具有很好的工程应用价值。
自适应非均匀性校正 红外图像 神经网络 鬼影 adaptive nonuniformity correction algorithm IR image neural network ghosting artifact
