[发明专利]一种基于sCMOS相机的随机噪声自适应检测与校正方法

摘要

一种基于sCMOS相机的随机噪声自适应检测与校正方法，属于图像传感器和信号处理领域。解决了随机噪声对sCMOS相机的图像造成的有效信息破坏问题。本发明依据sCMOS相机的高帧率特性，通过同一静态下，多幅连拍图像问相互参照的方法，来实现随机噪声的检测。通过检测所得结果，利用统计学原理与简单中值滤波器相结合的方法，仅对检测出的噪声点进行校正。本发明可以可快速、便捷地实现对sCMOS相机的静态图像随机噪声的自适应检测与校正，在科研相机领域具有很好的使用价值。

主权项

1.一种基于sCMOS相机的随机噪声自适应检测与校正方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：步骤1，把相机镜头固定，调整相机性能参数，连续采集6幅静态图像P1，P2，P3，P4，P5，P6；步骤2，图像P1与P2对应像素点的灰度值作差，得到P1与P2的差值图D12，差值不为零的像素点，即为两幅图像中的全部疑似噪声点；步骤3，分别对图像P1与P3，P1与P4，P1与P5，P1与P6重复步骤2的方法，可得到差值图D13、D14、D15和D16；步骤4，计算D12，D13，D14，D15，D16这五幅差值图的像素灰度值，可求出图像P1与P2，P1与P3，…，P1与P6的全部疑似噪声点坐标；步骤5，如果这五幅差值图的灰度值在同一位置均不为零，则图像P1在该点为疑似噪声点，将图像P1的疑似随机噪声坐标输出；步骤6，初次校正算法：统计噪声图P2，P3，…，P6五幅图像中，同一位置坐标下，噪声点灰度值出现的频数与频率；步骤7，当出现频率最大的灰度值只有一个时：将出现频率最大的灰度值替换掉P1图中该噪声点的灰度值；步骤8，当出现频率最大的灰度值有两个时：如果这两个灰度值的差值在10以内，则取两个灰度值的平均值替换掉该噪声点的灰度值；否则把该点坐标存入二次修正矩阵Mlast；步骤9，二次修正算法：对初次算法没有校正的坐标点Mlast进行灰度校正，边缘填充与中值滤波，边界处通过镜像反射方法来填补，执行3×3的中值滤波算法校正。