物，或者诸如硅、锗、砸化锌或硫系玻璃的红外透射材料)制造。在另一个实施例中，如本领域技术人员所应当理解的，快门可实现为红外成像模块100的一部分(例如，在透镜镜筒或者红外成像模块100的其他部件内或者作为透镜镜筒或者红外成像模块100的其他部件的一部分)。
[0075]替代地，在另一个实施方式中，无需提供快门(例如，快门105或者其他类型的外部或者内部快门)，而是可使用无快门技术执行NUC过程或者其他类型的校准。在另一个实施方式中，使用无快门技术的NUC过程或者其他类型的校准可与基于快门的技术组合而被执行。
[0076]可根据以下文献中所述的各种技术中的任意一种来实现红外成像模块100和主机装置102，所述文献为:申请号为61/495，873、申请日为2011年6月10日的美国临时专利申请，申请号为61/495，879、申请日为2011年6月10日的美国临时专利申请，以及申请号为61/495，888、申请日为2011年6月10日的美国临时专利申请，通过全文引用的方式将上述文献合并于本文中。
[0077]在各种实施方式中，主机装置102和/或红外成像模块100的部件可实现为本地系统，或者实现为部件之间通过有线和/或无线网络进行相互通信的分布式系统。因此，可根据特定实现方式的需要，通过本地和/或远程部件来执行本实用新型所提及的各种操作。
[0078]图5示出根据本实用新型的实施方式的、确定NUC项的各种操作的流程图。在一些实施方式中，可由对红外传感器132捕获的图像帧进行操作的处理模块160或者处理器195 (两者通常也称为处理器)来执行图5的操作。
[0079]在块505中，红外传感器132开始捕获场景的图像帧。一般地，场景将会是主机装置102当前所处的真实世界环境。就这方面而言，快门105 (如果可选地提供)可打开以允许红外成像模块接收来自场景的红外辐射。在图5中所示的所有操作期间，红外传感器132可连续地捕获图像帧。就这方面而言，连续地捕获的图像帧可被用于各种操作，如进一步讨论所述。在一个实施方式中，可对捕获的图像帧进行时域滤波(例如，根据块826的过程，如本文中关于图8进一步讨论所述)，并且在所述图像帧被用于图5中所示的操作之前由其他项(例如，工厂增益项812、工厂偏移项816、先前确定的NUC项817、列FPN项820以及行FPN项824，如本文中关于图8进一步讨论所述)进行处理。
[0080]在块510中，检测到NUC过程启动事件。在一个实施方式中，NUC过程可响应于主机装置102的物理运动而启动。例如，可由被处理器轮询的运动传感器194来检测这样的运动。在一个例子中，用户可以以特定的方式来移动主机装置102，例如通过在“擦(erase)”或“刷(swipe)”运动中有意地来回挥动主机装置102。就这方面而言，用户可根据预定的速率和方向(速度)，例如以上下、一侧到一侧或者其他模式，来移动主机装置102从而启动NUC过程。在该例子中，这样的运动的使用可允许用户直觉地操作主机装置102以模拟对捕获的图像帧中的噪声“擦除”。
[0081]在另一个例子中，如果检测到超过阈值的运动(例如，大于正常使用预期的运动)，则可由主机装置102来启动NUC过程。可以预料主机装置102的任何期望的类型的空间平移均可用于启动NUC过程。
[0082]在又一个例子中，如果自从先前执行的NUC过程以后已消逝最小时间，则可由主机装置102启动NUC过程。在另一个例子中，如果自从先前执行的NUC过程以后红外成像模块100已经历最小的温度变化，则可由主机装置102启动NUC过程。在又一个例子中，可连续地启动并重复NUC过程。
[0083]在块515中，在检测到NUC过程启动事件之后，确定是否应该实际执行NUC过程。就这方面而言，可基于一个或者多个附加条件是否满足来选择性地启动NUC过程。例如，在一个实施方式中，除非自从先前执行的NUC过程以后已消逝最小时间，否则不会执行NUC过程。在另一个实施方式中，除非自从先前执行的NUC过程以后红外成像模块100已经历最小温度变化，否则不会执行NUC过程。其他标准或者条件可用于其他实施方式中。如果已经满足合适的标准或者条件，则流程图继续到块520。否则，流程图返回到块505。
[0084]在NUC过程中，模糊图像帧可用于确定NUC项，所述NUC项可应用于捕获的图像帧以校正FPN。如所讨论的，在一个实施方式中，可通过累加运动场景的多个图像帧(例如，当场景和/或热成像器处于运动时而被捕获)来获得模糊图像帧。在另一个实施方式中，可通过使光学元件或者热成像器的其他部件散焦来获得模糊图像帧。
[0085]因此，在块520中提供了对两种方法的选择。如果使用基于运动的方法，则流程图继续到块525。如果使用基于散焦的方法，则流程图继续到方530。
[0086]现在参考基于运动的方法，在块525中检测到运动。例如，在一个实施方式中，可基于由红外传感器132捕获的图像帧检测运动。就这方面而言，合适的运动检测过程(例如，图像配准过程、帧到帧的差值计算或者其他合适的过程)可应用于捕获的图像帧以确定是否存在运动(例如，是否已捕获到静态的或者运动的图像帧)。例如，在一个实施方式中，能够确定连续图像帧的像素的周围的像素或者区域已改变超过用户限定量(例如，百分比和/或阈值)。如果至少给定百分比的像素已改变至少用户限定量，则将充分确定地检测到运动以继续到块535。
[0087]在另一个实施方式中，可以基于每个像素的确定运动，其中仅仅累加展示显著变化的像素以提供模糊图像帧。例如，计数器可以被提供用于每个像素并且用于保证针对每个像素累加相同数量的像素值，或者用于基于针对每个像素实际累加的像素值的数量来平均像素值。可执行其他类型的基于图像的运动检测，例如拉东(Radon)变换。
[0088]在另一个实施方式中，可基于由运动传感器194提供的数据来检测运动。在一个实施方式中，这样的运动检测可包括检测主机装置102是否正通过空间沿着相对直的轨迹移动。例如，如果主机装置102正沿着相对直的轨迹移动，则下述情况是可能的:出现在被成像场景中的某些物体可能没有被足够模糊(例如，与直轨迹对准或者大致平行于直轨迹移动的场景中的物体)。因此，在这样的实施方式中，由运动传感器194检测到的运动可取决于展示或不展示特定轨迹的主机装置102。
[0089]在又一个实施方式中，可使用运动检测过程和运动传感器194两者。因此，使用这些各种实施方式中任意一个，可以确定每个图像帧是不是这样被捕获的:即，是不是在场景的至少一部分和主机装置102相对于彼此处于运动时(例如，这可由主机装置102相对于场景移动、场景的至少一部分相对于主机装置102移动或者上述两种情况引起)捕获到每个图像帧。
[0090]可以预料，由于与场景运动的相互作用的红外传感器132的热时间常数(例如，微测辐射热计热时间常数)，检测到运动的图像帧可展示捕获的场景的某些二次模糊(例如，与场景相关的模糊热图像数据)。
[0091]在块535中，对检测到运动的图像帧进行累加。例如，如果对于连续的一系列图像帧检测到运动，则可对该系列图像帧进行累加。作为另一个例子，如果只对一些图像帧检测到运动，则非移动图像帧可被略过并且不包括在累加中。因此，基于检测到的运动可选择连续的或者不连续的一组图像帧进行累加。
[0092]在块540中，对累加的图像帧进行平均以提供模糊图像帧。由于累加的图像帧是在运动期间捕获到的，因此可以预期实际场景信息将在图像帧之间变化并且由此导致在产生的模糊图像帧中场景信息进一步模糊(块545)。
[0093]相比之下，在运动期间，在至少短时间段内以及在场景辐射的至少有限变化内，FPN(例如，由红外成像模块100的一个或者多个部件导致的)保持不变。因此，在运动期间捕获到的时间和空间上非常接近的图像帧将会受到相同的或者至少很相似的FPN。因此，尽管连续图像帧中的场景信息可能改变，但是FPN将保持基本不变。通过平均，在运动期间捕获的多个图像帧将模糊场景信息，但是将不模糊FPN。因此，与场景信息相比，FPN将在块545提供的模糊图像帧中保持更清楚地限定。
[0094]在一个实施方式中，在块535和540中，对32个或者更多的图像帧进行累加和平均。然而，任何期望数量的图像帧均可用在其他实施方式中，但是随着帧计数的减少，校正精度通常会降低。
[0095]现在参考基于散焦的方法，在块530中，可以执行散焦操作以有意地使红外传感器132捕获的图像帧散焦。例如，在一个实施方式中，一个或者多个致动器199可用于调节、移动或者以另外方式平移光学元件180、红外传感器组件128和/或红外成像模块100的其他部件，以使得红外传感器132捕获场景的模糊的(例如，未聚焦的)图像帧。也可预料使用其他不基于致动器的技术来有意地使红外图像帧散焦，例如，手动(例如，用户启动的)散焦。
[0096]尽管场景可能在图像帧中看上去模糊，但是通过散焦操作，FPN(例如，由红外成像模块100的一个或者多个部件导致的)将保持不受影响。因此，将提供这样的场景的模糊图像帧(块545):其中，与场景信息相比，FPN将在模糊图像中保持更清楚地限定。
[0097]在上面的讨论中，已关于单个捕获的图像帧描述了基于散焦的方法。在另一个实施方式中，基于散焦的方法可包括当红外成像模块100已被散焦时对多个图像帧进行累加，以及对散焦的图像帧进行平均以消除时域噪声的影响并在提供块545中模糊图像帧。
[0098]因此，可以理解的是，既可通过基于运动的方法也可通过基于散焦的方法在块545中提供模糊图像帧。由于运动、散焦或者两者将会使很多的场景信息模糊，因此模糊图像帧可以有效地被认为是原始捕获的有关场景信息的图像帧的低通滤波版本。
[0099]在块550中，对模糊图像帧进行处理以确定更新的行和列的FPN项(例如，如果先前未确定行和列FPN项，则更新的行和列FPN项可以是块550的第一次迭代中的新的行和列FPN项)。当在本实用新型中使用时，取决于红外传感器132和/或红外成像模块100的其他部件的取向，术语行和列可以可互换地使用。
[0100]在一个实施方式中，块550包括确定模糊图像帧的每行的空间FPN校正项(例如，每行可具有其自身的空间FPN校正项)，并且也确定模糊图像帧的每列的空间FPN校正项(例如，每列可具有其自身的空间FPN校正项)。这样的处理可用于减少例如由ROIC 402中的放大器的Ι/f噪声特征导致的热成像器中固有的空间和缓变(1/f)行和列FPN，所述1/f噪声特征可表现为图像帧中的垂直和水平条纹。
[0101]有利地，通过使用模糊图像帧确定空间行和列FPN项，将减小将实际成像的场景中的竖直和水平物体误认为是行和列噪声的风险(例如，真实场景内容将被模糊，而FPN保持不模糊)。
[0102]在一个实施方式中，可通过考虑模糊图像帧的相邻像素之间的差值来确定行和列FPN项。例如，图6示出根据本实用新型实施方式的相邻像素之间的差值。具体地，在图6中，将像素610与它附近的8个最近的水平像素进行比较:d0-d3在一侧并且d4-d7在另一侦U。可对相邻像素之间的差值进行平均，以获得示出的像素组的偏移误差的估计。可对行或者列中的每个像素的偏移误差进行计算，并且平均结果可用于校正整个行或者列。
[0103]为了防止将真实的场景数据解释为噪声，可使用上限阈值和下限阈值(thPix和-thPix)。落在这些阈值范围之外的像素值(在该例子中为像素dl和d4)不用于获得偏移误差。另外，这些阈值可限制行和列FPN校正的最大量。
[0104]申请号为12/396，340、申请日为2009年3月2日的美国专利申请记载了执行空间行和列FPN校正处理的另外技术，通过全文引用的方式将上述申请合并于本文中。
[0105]再次参考图5，将在块550中确定的更新的行和列FPN项进行存储(块552)并将其应用(块555)于在块545中提供的模糊图像帧。在应用这些项之后，可减小模糊图像帧中的一些空间行和列FPN。然而，由于这些项通常应用于行和列，因此附加的FPN可保留，例如，与像素到像素的漂移或者其他原因相关的空间不相关FPN。空间相关FPN的邻域也可保留，其与各个行和列可能不直接相关。因此，可执行进一步的处理以确定NUC项，如下面所述。
[0106]在块560中，确定模糊图像帧中的局部反差值(例如，相邻像素或者小像素组之间的梯度的边缘或者绝对值)。如果模糊图像帧中的场景信息包括还未显著模糊的差异大的区域(例如，原始场景数据中的高反差边缘)，则可由块560中的反差确定过程来识别这些特征。
[0107]例如，可计算模糊图像帧中的局部反差值，或者任何其他期望类型的边缘检测过程可应用于将模糊图像中的某些像素识别为局部反差区域的一部分。可以认为以这样的方式标记的像素包含会被解释为FPN的过多的高空间频率的场景信息(例如，这样的区域可对应于还未足够模糊的场景的部分)。因而，可将这些像素排除不用于进一步确定NUC项。在一个实施方式中，这样的反差检测处理可依赖于高于与FPN相关的预期反差值的阈值(例如，可以认为展示高于阈值的反差值的像素是场景信息，而低于阈值的那些像素展现 FPN)ο
[0108]在一个实施方式中，在行和列FPN项已应用于模糊图像帧之后，可对模糊图像帧执行块560的反差确定(例如，如图5中所示)。在另一个实施方式中，可在块550之前执行块560以在确定行和列FPN项之前确定反差(例如，以防止基于场景的反差对于确定该项有影响)。
[0109]在块560之后，可以预期的是，保留在模糊图像帧中的任何高空间频率内容可一般地归因于空间不相关FPN。就这方面而言，在块560之后，其他噪声或者实际期望的基于场景的信息中的很多已经被去除或者排除在模糊图像帧之外，这是由于:对图像帧的有意模糊(例如，通过在块520到块545中的运动或者散焦)、行和列FPN项的应用(块555)以及反差确定(块560)。
[0110]因此，可以预期的是，在块560之后，任何保留的高空间频率内容(例如，显示为模糊图像帧中的反差或者差别的区域)均可归因于空间不相关FPN。因此，在块565中，对模糊图像帧进行高通滤波。在一个实施方式中，这可包括应用高通滤波器以从模糊图像帧提取高空间频率内容。在另一个实施方式中，这可包括对模糊图像帧应用低通滤波器，并取低通滤波后的图像帧和未滤波的模糊图像帧之间的差值以获得高空间频率内容。根据本申请公开的各种实施方式，可通过计算传感器信号(例如，像素值)和其邻者之间的平均差值来实现高通滤波器。
[0111]在块570中，对高通滤波