[发明专利]一种基于场景的红外焦平面阵列条状噪声消除方法有效

专利信息
申请号: 201910062325.5 申请日: 2019-01-23
公开(公告)号: CN109767403B 公开(公告)日: 2022-12-16
发明(设计)人: 王书朋;张释如 申请(专利权)人: 西安科技大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00
代理公司: 西安维赛恩专利代理事务所(普通合伙) 61257 代理人: 李明全
地址: 710054 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 场景 红外 平面 阵列 条状 噪声 消除 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于场景的红外焦平面阵列条状噪声消除方法,获取输入图像,结合输入图像中每一列像素的增益参数和偏置参数建立条状噪声校正模型;根据条状噪声校正模型中每一列像素的增益参数和偏置参数建立最小化能量函数,通过欧拉方程对最小化能量函数求解,得出每一列像素的最优增益参数和最优偏置参数,将最优增益参数和最优偏置参数应用到条状噪声校正模型中得出更新校正后的图像;本发明根据条状噪声的产生激励,使用局部线性模型校正输入图像,进而得到去噪图像,不会造成图像模糊,可以补偿图像采集硬件的缺陷。

【技术领域】

本发明属于图像采集与图像处理领域,具体涉及一种基于场景的红外焦平面阵列条状噪声消除方法。

【背景技术】

红外成像系统在工业、医学、军事等领域具有重要的应用价值。然而,红外成像设备的空间非均匀性严重影响了成像质量,在红外图像中产生了大量固定模式噪声。

由于制造工艺的限制,这一问题难以通过提高硬件质量克服。经典的固定模式噪声消除方法包括基于标定的校正方法和基于场景的校正方法。基于标定的校正方法需要周期性地借助两个不同的参考温度校正红外传感器间的差异。这个过程会干扰红外成像系统的正常工作。基于场景的校正方法通常依赖于对图像统计特性的假设或精确的配准。当红外场景缺乏足够的运动时,容易引入伪影现象。而且,基于场景的校正方法需要较长时间才能收敛,耗时长。

另外,图像滤波方法通常将图像分解为光滑部分和非光滑部分,将非光滑部分作为噪声。这种滤波方法没有考虑条状噪声的结构特点,无法区分噪声和图像细节,也不能有效消除条状噪声,还容易造成图像细节的丢失。

【发明内容】

本发明的目的是提供一种基于场景的红外焦平面阵列条状噪声消除方法,在保证图像细节完整的前提下消除图像中的条状噪声。

本发明采用以下技术方案:一种基于场景的红外焦平面阵列条状噪声消除方法,由以下步骤完成:

获取输入图像,结合输入图像中每一列像素的增益参数和偏置参数建立条状噪声校正模型;

根据条状噪声校正模型中每一列像素的增益参数和偏置参数建立最小化能量函数,通过欧拉方程对最小化能量函数求解,得出每一列像素的最优增益参数和最优偏置参数,将最优增益参数和最优偏置参数应用到条状噪声校正模型中得出更新校正后的图像。

优选的,通过欧拉方程对最小化能量函数求解,欧拉方程采用梯度下降法求解,具体为:

步骤a、给定最小化能量函数中的初始的增益参数值和偏置参数值;

步骤b、将增益参数值和偏置参数值作为输入值应用于条状噪声校正模型中,得出校正后的图像,将校正后的图像作为新的输入图像,根据新的输入图像计算出新的增益参数值和偏置参数值;

步骤c、将新的增益参数之和偏置参数值作为输入值,循环执行步骤b,直至循环次数达到预置最大循环次数,得到最优增益参数和最优偏置参数。

优选的,最小化能量函数具体为:

其中,E(gn,bn)为最小化能量函数,gn为图像中第n列像素集的增益参数,bn为图像中第n列像素集的偏置参数,表示梯度运算,um,n表示校正图像中第m行第n列的像素值,|·|表示L1范数,|·|2表示L2范数,λg和λb是常量。

优选的,梯度下降法步骤b中新的增益参数值和偏置参数值求解方法为:

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