[发明专利]一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法

说明书

本发明公开了一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法，该方法主要包括：获取每帧信息，并进行不同尺度的自适应中值滤波得到多个新的帧信息(S1)；将多个帧信息进行合并，得到一个帧信息(S2)；利用变换域块匹配三维滤波算法(VBM3D)对S2得到的帧信息进行处理，获得初步降噪后的帧信息(S3)；利用保边缘滤波方法对初步降噪后的每一帧信息进行平滑处理，获得最终降噪后的帧信息(S4)。本发明方法所得到的降噪后微光图像序列清晰度高，降噪效果好。

技术领域

本发明涉及一种微光图像序列的降噪方法，尤其涉及一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法，属于数字图像处理技术领域。

背景技术

微光图像源于目标及其周围背景对夜晚自然辐射照明的反射，其显著的特征是在图像画面上叠加有明显的随机闪烁噪声，且照度越低，噪声表现越严重。低照度下输出的微光图像在军事侦察、目标瞄准及成像制导等应用中，不利于观察识别。为了提高微光成像系统的性能，有必要对图像进行噪声处理，以达到提高信噪比，提升视觉效果，增加作用距离的目的。

微光夜视系统的噪声主要来源于图像增强器。噪声可以分为两大类：一类称为电子噪声，它是图像增强器正常工作期间由电子流和光子流所固有的随机性起伏产生的噪声，表现为整幅图像画面上基本均匀的、极细微的粒子移动。另一类称为离子噪声，或称雪花噪声，它基本上存在于设计与制造不尽完善的像增强器中，是由处于电子光学成像场区中的离子被反向加速、轰击光电阴极，局部成群电子逸出所产生的噪声。这些离子来源于管壁、金属零件表面和微通道板内部，在吸附与解吸大致动态平衡的过程中被不断解吸。这种噪声从出射屏的图像外观看，犹如片片雪花随机地飘浮在画面上，并在它出现之处显著改变该处图像的细节和对比。雪花闪烁一般呈不规则斑片状，大小约占几个甚至十几个像素。

其中，离子噪声是非固有的，通过改善光电阴极、MCP、器件电极的制造工艺及保证真空度是可以消除的，若在上述步骤中未能有效去除，可以通过图像处理技术加以抑制。而电子噪声是固有的，只能通过图像处理技术加以抑制。

噪声历来都分别被单一地描述为时间域随机过程和空间域随机过程，但在成像系统中，图像噪声实际上应按时空域随机过程统一描述。其中，高斯噪声和椒盐噪声是最常见的两种噪声形式。针对高斯噪声，研究者提出使用各种滤波器进行降噪，这些方法分为基于局部均值的滤波和基于非局部均值的滤波方法。基于局部均值的滤波通过局部窗口像素加权平均获得中心像素值，其权重可以固定，也可以通过图像内容自适应获得。其主要依赖各种空间滤波器，例如，均值滤波器、高斯滤波器、顺序统计滤波器、维纳滤波器、各向异性滤波器、双边滤波器等。近年来，研究者发现可以利用遥感图像本身的自相似性进行图像降噪，该类方法利用任意一块小窗口图像块会有许多与之相似的图像块的思想，使用块匹配方法获取滤波权重，取得了很好的降噪效果。通过将自相似思想扩展到频率域研究者提出使用块匹配三维滤波(VBM3D)。该方法首先将图像分成一定大小的小块，寻找图像内和帧间的相似小块形成三维数组，然后通过小波硬阈值和维纳滤波有效的去除噪声。而对于只有椒盐噪声的图像，传统的中值滤波算法及其改进算法可获得良好的结果。然而，在现实生活中，图像受到的噪声不只有一种，有些获得的图像往往含有高斯和椒盐混合噪声，针对某一种特定噪声的方法，在这种混合噪声的情形下效果不理想。

在此背景下，研究一种可以处理微光图像序列中高斯-椒盐混合噪声的降噪方法具有重要意义。

发明内容

本发明实施例提供了一种微光图像降噪方法，用以解决目前通过单一的方法无法去除高斯和椒盐混合噪声的情况。针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种面向微光图像序列中椒盐和高斯混合噪声的去除方法，包括如下步骤：

(1)获取每帧图像，并对这帧图像进行多种滤波半径的自适应中值滤波得到多个新的帧图像；

(2)将步骤(1)中对应的多个帧图像进行融合，得到一个融合后的帧图像；