[发明专利]一种红外焦平面图像非均匀性条带校正方法

摘要

本发明提出了一种红外焦平面图像非均匀性条带校正方法，具体为：1)采集含条带噪声的红外焦平面图像的像素点位置；2)对含条带噪声的红外焦平面图像建立单方向总变分去条带能量泛函模型；3)引入辅助变量替换能量泛函模型中的不可微项,进而得到新的能量泛函；4)依据新的能量泛将求解问题拆解为三个子问题，对所述三个子问题进行交替迭代求解，输出得到校正后图像f。本方法利用了条带只会对垂直于其的梯度产生影响，而不影响沿其方向的梯度这一特性知识，能快速有效地去除单方向条带噪声的方法，具有兼顾条带去除和图像细节保存的优点，适应性强，计算复杂度低。

主权项

一种红外焦平面图像非均匀性条带校正方法，其特征在于，该方法具体为：1)采集含条带噪声的红外焦平面图像；2)对含条带噪声的红外焦平面图像建立单方向总变分去条带能量泛函模型：$\begin{array}{c}E\left(f\right)=\frac{1}{2}{\left|\right|g-f\left|\right|}_2^2+{\mathrm{\αTV}}_x\left(f\right)+{\mathrm{\βTV}}_x(f-g)\\ =\frac{1}{2}\underset{\mathrm{\Ω}}{\∫}{(g-f)}^2\mathrm{dxdy}+\mathrm{\α}\underset{\mathrm{\Ω}}{\∫}\left|\frac{\∂\left(f\right)}{\∂x}\right|\mathrm{dxdy}+\mathrm{\β}\underset{\mathrm{\Ω}}{\∫}\left|\frac{\∂(f-g)}{\∂y}\right|\mathrm{dxdy}\end{array}$其中，E(f)表示关于校正后图像f的能量泛函，g为含条带噪声的红外焦平面图像；能量泛函包括灰度域数据保真项TV_x(f)和TV_y(f)分别表示对校正后图像f的x和y方向的求总变分；α，β是正则化参数，表示求偏导，(x、y)表示图像中像素点的位置，Ω表示图像像素坐标集合；3)引入辅助变量d_x,d_y,b_x,b_y替换能量泛函模型中的不可微项,进而得到新的能量泛函：$\begin{array}{c}E(f,d_x,d_y,b_x,b_y)=\frac{1}{2}{\left|\right|g-f\left|\right|}_2^2+\mathrm{\α}\left|d_x\right|+\mathrm{\β}\left|d_y\right|\\ +\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{2}{\left|\right|d_x-{\▿}_{x}f-b_x\left|\right|}_2^2+\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{2}{\left|\right|d_y-{\▿}_y(f-g)-b_y\left|\right|}_2^2\end{array}$惩罚参数λ₁、λ₂为用于约束引入的辅助变量；4)依据新的能量泛将求解问题拆解为三个子问题，对所述三个子问题进行交替迭代求解，输出得到校正后图像f；其中，第一子问题为：固定d，b，求解f，得到：$E\left(f\right)=\frac{1}{2}{\left|\right|g-f\left|\right|}_2^2+\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{2}{\left|\right|d_x-{\▿}_{x}f-b_x\left|\right|}_2^2+\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{2}{\left|\right|d_y-{\▿}_y(f-g)-b_y\left|\right|}_2^2$第二子问题为：固定f，b，求解d，得到：$E\left(d_x\right)=\mathrm{\α}\left|d_x\right|+\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{2}{\left|\right|d_x-{\▿}_{x}f-b_x\left|\right|}_2^2$$E\left(d_y\right)=\mathrm{\β}\left|d_y\right|+\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{2}{\left|\right|d_y-{\▿}_y(f-g)-b_y\left|\right|}_2^2$第三子问题为：固定f，d，求解b，得到：$E\left(b_x\right)=\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{2}{\left|\right|d_x-{\▿}_{x}f-b_x\left|\right|}_2^2$$E\left(b_y\right)=\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{2}{\left|\right|d_y-{\▿}_y(f-g)-b_y\left|\right|}_2^2.$