[发明专利]一种多元并扫红外CCD图像的非均匀化校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及红外图像处理技术领域，尤其涉及多元并扫体制的红外图像非均匀化的校正方法。

背景技术

多元并扫是源于传统胶片时代的全景摄影相机，具有很大的飞行旁向视场角、分辨率高的特点，只需线阵探测器，就可以获取宽幅图像，常常应用于红外图像的快速获取。红外多元并扫成像技术就是采用多元并扫的模式来获取地面的红外图像，在军事和民用方面正得到越来越广泛和深入的应用。它通过物镜的左右摆扫获取图像获得飞行旁向视场很大的红外图像，大大提高了图像获取的效率。飞行旁向大视场的红外图像包含的信息丰富，使得地物图像的动态范围增大，对于后期的红外图像处理提出了更高的要求。

非均匀性是影响红外图像视觉效果的一个主要因素，需要对其进行校正。产生非均匀性的原因有多种，既有探测单元(简称探元)自身响应的不一致问题，也有探元工作中噪声引入的非均匀性。受材料和工艺水平等因素的限制，各探元响应的非均匀性比较明显，而且各探元的响应特性还会随工作温度的变化而变化，从而导致获取的红外图像分辨率显著下降，给红外图像的应用及判读分析带来了困难，因而在使用中对于红外图像往往都要进行非均匀校正。

目前红外图像的非均匀校正方法主要有两大类，即基于定标的校正方法和基于场景的校正方法。基于定标的校正方法具有较高的校正准确度，目前使用较为广泛的是基于两点定标的校正技术，例如毛小群(毛小群、石俊生、何文学，基于定标法的红外图像非均匀性校正，云南师范大学学报，2009年7月，29卷4期：57～63)对一点法和两点定标方法进行了客观比较和评价，认为两点定标的校正方法比较好。但是基于定标的校正方法需要许多辅助器件(黑体源、光学设备等)，大大增加了探测器的体积和成本，并且在标定过程中还必须成像系统暂停工作，这严重制约了该方法的使用范围。

另一类是基于场景的方法，它直接利用每帧图像的场景信息进行非均匀校正，克服了第一类方法的不足，因此是目前研究的焦点。但在这类技术中绝大部分方法都需要估计真实场景值，典型的如赵春晖(赵春晖，刘振龙，改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法，红外与激光工程，2013年4月，第42卷第4期)分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上，提出了有效的改进方法：用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。校正后的红外图像，清晰度有明显的改善，消除了传统算法中存在伪像的问题。但是该方法需要训练神经网络，而且图案噪声能够被四邻域平均所消减，否则迭代将会发散；贺明等人(贺明，王新赛，路建方，吴强，徐华亮，一种新的红外焦平面阵列非均匀性代数校正算法，应用光学，2011年11月，第32卷第6期：1217～1212)针对传统红外图像非均匀性代数校正算法收敛速度慢、运动估计精度不高的缺点，提出一种多尺度光流帧问运动估计的非均匀代数校正算法。通过时域低通滤波，采用多尺度光流估计下一帧图像，将所得图像对进行代数校正。该方法性能在自主研发的热像仪中得到验证，但是必须保证同一场景点要被探测单元在不同时间观察过，否则校正效果也会不理想。

此外，也有将定标和场景校正的方法组合起来的方法，如何炬(何炬，马泳，刘啸，周群群，汪睿，红外焦平面非均匀校正快收敛卡尔曼滤波算法第41卷第12期，红外与激光工程，2012年12月)提出了一种采用优化的初始状态参数的改进卡尔曼滤波算法。优化的初始状态参数通过对用于两点校正的校正参数进行转换并对其结果进行统计得到。对于真实的红外图像序列实验结果显示，传统卡尔曼滤波算法在经过数次迭代之后才进入收敛状态，改进该算法必须从一开始就已经接近收敛状态。实验结果表明改进算法收敛速度快，对起始段图像序列的非均匀校正效果有改善。但是该方法需要序列红外图像，很难对单幅图像进行处理。

可见，现有的技术对红外图像的非均匀化校正处理比较复杂，且分别有一些要求和限制，不适合具有很大视场的多元并扫这种模式红外图像处理，利用传统校正方法的校正效果均不够理想。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种多元并扫红外CCD图像的非均匀化校正的方法。

(二)技术方案

本发明提供一种多元并扫红外CCD图像的非均匀化校正的方法。该方法包括步骤如下：

步骤A：对扫描方向的红外图像像素进行计算，获取各个红外探元图像的平均增益及其动态范围；

步骤B：获取多元并扫探测器的整体增益值和动态范围值；

步骤C：获取每个探元的红外图像像素调整参数值；