[发明专利]一种基于单幅图像灰度特征的红外图像校正方法

权利要求书

1.一种基于单帧图像灰度特征的红外图像校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：通过红外成像器材采集场景图像；

步骤二：计算步骤一采集的场景图像的圆形均值特性曲线G(r)；

步骤三：对圆形均值特性曲线G(r)进行中值滤波，得到中值滤波后圆形均值特性曲线G'(r)；

步骤四：对中值滤波后圆形均值特性曲线进行拟合；

步骤五：利用步骤四拟合后曲线对步骤一采集的场景图像进行校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于单帧图像灰度特征的红外图像校正方法，其特征在于，所述基于单帧图像灰度特征的红外图像校正方法具体包括以下步骤：

步骤一：通过红外成像器材采集场景图像，大小为m*n；

步骤二：用公式（2）求得步骤一采集的场景图像的圆形均值特性曲线G(r)；

G(r)=Σx2+y2∈(r2,r2+1)f(x,y),r=0,···,(m/2)2+(n/2)2---(2)]]>

其中，f代表m*n的图像，f(x,y)表示图像中坐标为(x,y)的点，f(0,0)为图像中心；

步骤三：用公式（4）对圆形均值特性曲线G(r)进行中值滤波，得到中值滤波后圆形均值特性曲线G'(r)；

G'(r)=medfilt(G(r))    （4）

步骤四：使用公式（3）作为不均匀性的模型，通过方法一或方法二对场景图像的中值滤波后圆形均值特性曲线进行拟合；

H(r)=ar³+b；    （3）

其中，H(r)为不均匀性特征；b为均匀红外图像中心区域灰度值，a为待定系数；

方法一：利用公式（5）与最小二乘法对场景图像的中值滤波后圆形均值特性曲线进行拟合；

b~=Σr=1raG′(r)---(5)]]>

b∈[b~-n,b~+n]]]>

为参数b的估计值，在范围内，每一个b可能的参数代入中值滤波后圆形均值特性曲线中，利用最小二乘法求得对应最合适的参数a，并对其进行比较，得到误差的方差和最小的一组参数a与b；

方法二：直接使用公式（6）对场景图像的中值滤波后圆形均值特性曲线进行拟合；

选取中值滤波后圆形均值特性曲线G'(r)中任意两个点(r₁,G'(r₁)),(r₂,G'(r₂))带入公式（6）中，求得参数a与b：

G′(r1)=ar13+bG′(r2)=ar23+b---(6)]]>

步骤五：利用求得的不均匀性模型H(r)的参数a和b代入公式（7）得到误差图像E：

E(x,y)=a(x2+y2)32+b---(7)]]>

误差图像E与步骤一采集的场景图像做差。