基于经验模式分解的CCD器件自适应非均匀性校正方法研究

针对高精度测试系统中电荷耦合器件(CCD)的非均匀性会给测试结果带来较大误差,根据引起非均匀性的噪声特性,建立了对应的图像模型。根据传统两点线性法的基本思想,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的自适应分析方法对非均匀性像素进行校正。该算法以Hilbert-Huang变换(HHT)中的滤波器理论为基础,将图像序列在时间域的尺度分解和相应统计量计算,获得用于图像校正的偏置和增益系数。通过实际实验对所提算法进行了验证,结果表明,该算法能够有效地校正像素的非均匀性,提高了测试精度。