[发明专利]一种小波分解和引导滤波的红外图像非均匀校正方法

权利要求书

1.一种小波分解和引导滤波的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将原始图像进行小波分解，得到该图像的近似分量、垂直分量、水平分量和对角分量；

步骤2：将垂直分量作为引导滤波器的输入图像，将近似分量作为引导滤波器的引导图像，进行条纹噪声去除，输出条纹噪声去除后的图像；

步骤3：将原始图像的近似分量、水平分量、对角分量和条纹噪声去除后的图像进行小波重构，得到校正后的图像。

2.根据权利要求1所述的小波分解和引导滤波的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，所述将原始图像进行小波分解，包括：

从原始图像Y(i)中提取出高频分量U(i)，即

Y(i)＝X(i)+U(i)＝X(i)+N(i)+V(i)

U(i)＝{H_i,V_i,D_i}

其中，Y(i)为原始图像；U(i)为高频分量；H_i为水平分量；V_i为垂直分量；D_i为对角线分量；X(i)为近似分量；N(i)为条纹噪声；V(i)为垂直纹理信息。

3.根据权利要求1所述的小波分解和引导滤波的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，所述条纹噪声去除，包括：

其中，a_k和b_k是窗口w_k内的连续线性常系数；I为引导图片；w_k为半径；ε为正则化参数，用于使a_k收敛；V_i为垂直分量；V_i′为条纹噪声去除后的图像。

4.根据权利要求1所述的小波分解和引导滤波的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，所述小波重构包括：

I＝X(i)+V_i′+H_i+D_i

其中，X(i)为近似分量；V_i′为条纹噪声去除后的图像；H_i为水平分量；D_i为对角线分量；I为校正后的图像。