[发明专利]一种红外图像无效像元实时检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种红外图像无效像元实时检测方法，属于红外图像增强处理技术领域。

背景技术

无效像元的数量和位置是红外焦平面阵列探测器的一个重要品质参数。无效像元的过判别会增加补偿算法的计算量，同时也会损失图像细节信息；而欠判别则会影响去噪声效果，降低红外成像的温度分辨率和系统对点状小目标的检测和跟踪性能。传统的盲元检测方法或是由于算法的复杂性无法达到实时处理的目的，或是由于需要均匀辐射的场景图像才可检测出坏元，无法达到自适应场景检测处理坏元的目的。

发明内容

本发明的目的是提供一种红外图像无效像元实时检测方法，以解决传统盲元检测方法无法实时检测处理无效像元的问题。

为实现上述目的，本发明的一种红外图像无效像元实时检测方法步骤如下:

（1）对系统初始第一帧图像进行基于局部区域的                                                无效像元检测：

1）设定窗口尺寸S，读取位置窗口区域各像素灰度值记为，计算当前点窗口区域内像素灰度的均值和方差；

2）根据准则，当，则(i,j)探测单元的输出为正常像元，反之当，则该探测单元的输出是无效像元；

3）重复步骤1）-2），直到遍历整帧图像；

（2）将上述计算得到的无效像元存入无效像元表，将该无效象元表做出为整个红外系统开机后的初始盲元表，在后续图像实时处理时，对该表进行实施更新；

（3）用基于二维外推的盲元检测方法对红外图像进行实时检测处理，并将处理结果实时更新无效像元表：

1）对第K帧图像，取4×4窗口，在X方向和Y方向计算出像元C点响应值的估计范围；

2）根据两个方向的计算结果来估计C点像元响应的范围；

3）当实际响应值C不在估计范围，并且超出阈值范围时，则该像元是无效像元；

（4）重复步骤（1）-（3），滑动窗口遍历整帧图像，对于无效像元就更新无效像元表中对应像元位置，最终得到总的无效像元表。

进一步的，所述步骤（3）的1）中根据如下公式在X方向和Y方向计算出像元C点响应值的估计范围，

 ，。

进一步的，所述步骤（3）的2）中根据两个方向的计算结果来估计C点像元响应的范围如下：

，

。

进一步的，所述步骤（3）的3）中无效像元是当时C点为过热像元，为设定的阈值；当时，则C点是过冷像元。

本发明所用的无效像元检测方法是首先在系统开机场景中利用基于的坏元检测方法，检测出死像元和过热像元及部分闪烁的像元，生成初始无效像元表，并在随后的目标跟踪及发现过程中，运用基于二维外推的方法，不断检测无效像元并更新无效像元表，达到实时无效像元检测的目的。以上方法很好的实现了红外图像处理中对无效像元的实时检测，大大提高了实时无效像元检测的处理效率，既避免了基于3的盲元检测方法中可能将小目标误判为盲元的缺点，又实现了可快速实时的进行无效像元检测更新的方法，使其得以应用。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图；

图2是实施例基于3的无效像元检测原始图；

图3是实施例基于3的无效像元检测结果图；

图4是实施例基于二维外推算法检测的原始图；

图5是实施例基于二维外推算法检测的无效像元结果图。

具体实施方式

本发明是一种红外图像无效像元实时检测方法，采用基于定标和基于场景的两种方法检测盲元并合并处理，流程图如图1所示。

本发明的方法，对系统初始第一帧图像进行基于局部区域的无效像元检测方法,首先定窗口尺寸，读取位置窗口区域各像素灰度值，计算当前点窗口区域内像素灰度的均值和方差。根据准则，当则判定探测单元的输出为无效像元即盲元，重复上述步骤得到整帧图像的初始盲元表。在其后实时使用采用基于二维外推方法检测无效像元，实时更新盲元表。具体步骤如下：

1、首先对系统初始第一帧图像进行基于局部区域的无效像元检测方法，步骤如下：

1) 设定窗口尺寸为20个像素，读取位置窗口区域各像素灰度值，计算当前点窗口区域内像素灰度的均值和方差；

2) 根据准则，当则判定探测单元的输出为正常像元，反之当,则认为该探测单元的输出是无效像元；

3) 重复步骤1)-2)，直到遍历整帧图像。

将上述计算得到的盲元存入盲元表，供后续图像实时处理使用。

该基于3的无效像元检测的原始输入图像如图2所示，处理后的无效像元检测结果如图3所示，共计142个。