[发明专利]一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法

摘要

本发明涉及红外焦平面阵列成像中的红外图像处理领域，公开了一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法。本发明以连续N帧图像作为一个累计周期，将每帧图像与其经过降噪处理的结果进行绝对差分，并对差分图像在水平、竖直和对角三个方向进行梯度阈值检测，找到疑似盲元位置点，然后对连续图像各自的疑似盲元分布进行与运算，得到该累计周期内的确认盲元坐标矩阵，最后通过局部插值替换对各确认位置的盲元进行校正。本发明可有效解决目前常用盲元检测方法精度低、适应性差等缺陷，对图像中的随机和连续盲元都可以很好校正，同时算法复杂度低，运算效率高，是一种可在实际红外系统中实现动态检测和实时处理的实用方法手段。

主权项

1.一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1)采集原始图像数据，对获取的图像序列，以连续N帧为一个累计周期，在该周期内对各帧图像X_n(i,j)与其经降噪处理后的结果进行差分运算，得到对应的差分图像S_n(i,j)，即：其中，n代表累计周期内的图像帧数，其范围为1～N；(i,j)为对应的像素坐标位置；2)对于差分图像，用三梯度阈值检测方法求解各帧场景图像的疑似盲元坐标矩阵，具体计算方法如下：2.1)对步骤1)得到的差分图像Sn(i,j)，分别计算其在水平、竖直和对角方向的绝对梯度值，即：其中和分别为奇数帧时中心坐标(i,j)对应的水平、竖直和对角方向的绝对梯度值，和是偶数帧时的对应值；2.2)从各绝对梯度矩阵中分别找出各方向最大绝对梯度值，计算表达式为：其中和分别为当前帧图像在水平、竖直和对角方向上的最大绝对梯度值，和分别为当前帧图像在水平、竖直和对角方向上的绝对梯度矩阵；2.3)将每个像元三个方向的绝对梯度值分别与对应方向最大绝对梯度值进行阈值判定，若大于阈值，则将该方向盲元判定标志值置为1，反之则为0，计算表达式为：其中，表示该帧图像在水平、竖直和对角某个方向上的对应的盲元判定标志，k代表其中任意一个方向，Th为设定的盲元判定阈值；2.4)将三个方向的盲元判定标志值相乘，从而得到当前帧图像的疑似盲元坐标矩阵，计算方法为：其中，Mn(i,j)表示第n帧图像在中心位置为(i,j)处的疑似盲元判定值，若Mn(i,j)＝1，则判定该像元为疑似盲元，记录其位置，反之Mn(i,j)＝0则判定该像元为正常像元；3)对累计周期内的N帧图像均按照步骤2)进行计算后，对所有疑似盲元坐标矩阵进行与运算，得到确定的盲元位置矩阵，计算方法为：其中，W(i,j)为当前累计周期内最终确定的盲元位置矩阵，若W(i,j)＝1，则将点(i,j)确定为盲元并记录，反之若W(i,j)＝0，则确定点(i,j)为非盲元点；4)根据步骤3)所得到的盲元位置矩阵，通过插值替换，对确定的盲元位置点进行校正；5)当前累计周期结束后，清空盲元位置矩阵，在进入下一个累计周期后，按照上述步骤1)到4)重新进行计算，实时更新盲元列表。