[发明专利]基于场景匹配的红外焦平面阵列动态盲元检测方法

权利要求书

1.一种基于场景匹配的红外焦平面阵列动态盲元检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 

1）采集F(F≥50)帧场景图像数据，定义场景图像内大小为(2n+1)×(2n+1)的滑动窗口，n=1或n=2；计算滑动窗口内所有像元的时域噪声，从而得出滑动窗口中心像元对应的自适应阈值，并使滑动窗口遍历整帧图像数据，从而确定场景图像内每一滑动窗口内中心像元的自适应阈值； 

所述滑动窗口中心像元的自适应阈值和滑动窗口内时域噪声的均值为倍数关系； 

2）采集滑动窗口内的第一帧场景图像，并检测该帧场景图像的盲元坐标矩阵，具体步骤如下； 

2.1）通过检测步骤1）定义的滑动窗口中各像元的最大响应值MAX和最小响应值MIN，求出滑动窗口内所有像元响应值的和； 

设滑动窗口内所有像元响应值的和为S，则S为： 

其中，X(i,j)为滑动窗口的中心像元的响应值，p和q分别代表滑动窗口内其他像元相对X(i,j)的坐标偏移量；且-n≤p≤n,-n≤q≤n； 

2.2）根据滑动窗口中像元的最大响应值MAX和最小响应值MIN以及自适应阈值δ(i,j)，初步确定盲元的响应值范围，并计算出滑动窗口中正常像元的响应值之和以及正常像元的数目，并求出正常像元的平均响应值； 

具体计算方法如下： 

设滑动窗口中像元的响应值为X(i,j)，正常像元的响应值之和为S，正常像元的数目为C，正常像元的平均值为Save，最大响应值为MAX，最小响应值为MIN，，具体计算方式如下： 

若正常像元数C=0，则求出滑动窗口中所有正常像元响应值的平均值 为： 

Save=S/(2n+1)²

若正常像元数C≠0，则求出滑动窗口中正常像元响应值的平均值为： 

Save=S'/C 

2.3）计算滑动窗口内所有像元响应值与所有像元平均响应值的相对误差； 

设滑动窗口内像元响应值X(i,j)的相对误差为ΔX(i,j)，则有： 

ΔX(i,j)=|X(i,j)-Save|/Save 

2.4）将计算出来的ΔX(i,j)与设定的阈值T比较，如果ΔX(i,j)大于等于T，则表示该像素为盲元，否则为正常像元，并设定相应的标志位。滑动(2n+1)×(2n+1)的滑动窗口使其遍历整帧场景图像，最终确定第一帧场景图像的盲元坐标矩阵。 

3）采集第二帧图像，重复执行上述步骤2），得到第二帧场景图像的盲元坐标矩阵。 

4）将第一帧场景图像与第二帧场景图像的盲元坐标矩阵进行匹配，确定最终的盲元位置。 

2.根据权利要求1所述的基于场景匹配的红外焦平面阵列动态盲元检测方法，其特征在于：所述步骤1）的具体计算方法如下： 

设滑动窗口内f帧的中心像元响应值为X_f(i,j)，像元的时域噪声定义为σ_F(i,j)，为F帧场景图像内所有像元响应值的平均值，则σ_F(i,j)为： 

其中，

滑动窗口中心像元对应的自适应阈值δ(i,j)为： 

其中，为滑动窗口内以X(i,j)为中心的所有像元时域噪声σ_F(i,j)的均值，F代表采集的帧数。 

3.根据权利要求1或2所述的基于场景匹配的红外焦平面阵列动态盲元 检测方法，其特征在于：所述设定的阈值T为经验值，一般取值范围在0.4～0.6之间。