[发明专利]基于MSR的短波红外成像辐射量校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及红外成像的技术领域，特别是涉及基于MSR的短波红外成像辐射量校正方法。

背景技术

短波红外图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和记录设备的不完善，都会使图像的质量下降，或称退化。图象恢复，又称图象复原，就是要尽可能恢复被退化图像的本来面目。因此，它需要弄清退化的原因，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。

对于焦平面阵列红外探测成像而言，引起它退化的因素有很多，如：大气湍流的热辐射效应、光学系统的球面效应，探测器的非均匀性，成像结构的热辐射，成像设备与物体的相对运动，及成像积分电路的弹性颗粒噪声等因素。红外成像的退化主要表现为红外图像出现四周减光、辐射度不均匀、对比度下降、图像变模糊，噪声增大等情况。

因此，希望有一种基于MSR的短波红外成像辐射量校正方法来克服或至少减轻上述的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供基于MSR的短波红外成像辐射量校正方法来克服现有技术中存在的上述问题。

为实现上述目的，本发明提供基于MSR的短波红外成像辐射量校正方法，包括：

步骤1：建立短波红外图像的退化和恢复模型；

步骤2：将经过步骤1的短波红外图像在短波红外焦平面的MSR算法模型中进行运算；

步骤3：将经过步骤2的短波红外图像基于MSR算法的红外成像辐射量校正。

优选地，所述步骤1中短波红外图像受到加性噪声和探测器剩余非均匀性的干扰n(x，y)，短波红外图像的退化图像可写为

g(x，y)＝f(x，y)*h(x，y)+n(x，y)

通过已知退化图像g(x，y)、有关点扩展函数h(x，y)的先验知识、和有关噪声和剩余非均匀性n(x，y)的一些统计特性，对原始图像f(x，y)作估值，使估算出的图像尽可能接近真实的f(x，y)。

优选地，所述步骤1中对原始图像f(x，y)作估值使用的方法包括：逆滤波恢复、Wiener滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复或局部增强恢复。

优选地，在所述步骤2中的MSR算法：

R(x,y)=Σn=1Nwn{1gI(x,y)-1g[Fn(x,y)*I(x,y)]}---(5)]]>