一种红外图像条状噪声消除方法技术

本发明专利技术公开了一种红外图像条状噪声消除方法，包括步骤：一、输入原始红外图像；二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化；三、计算第k次校正后红外图像X

【技术实现步骤摘要】
一种红外图像条状噪声消除方法
本专利技术属于图像去噪
，具体涉及一种红外图像条状噪声消除方法。
技术介绍
红外成像系统能够捕获人眼无法看见的红外信息，在工业、医学、军事等领域具有重要的应用价值。红外焦平面阵列是当前红外成像系统使用的主流技术，它具有体积小、制造成本低、敏感度高等优点。红外焦平面阵列通常采用列输出方式，即一个读出电路读取焦平面阵列中位于相同列的传感器响应。由于各读出电路无法做到完全相同，这种差异会在红外图像中产生明显的条状固定模式噪声。为了消除条状固定模式噪声，主要有两类方法：基于标定的固定模式噪声消除方法和基于场景的固定模式噪声消除方法。基于标定的噪声消除方法需要在拍摄过程中使用黑体(各处温度相同的物体)校正参数，因此会中断拍摄过程。基于场景的噪声消除方法仅使用连续拍摄的场景图像序列估计校正参数，但容易导致“伪影”现象。上述两类方法均无法处理单幅含条状噪声的红外图像。传统的图像滤波方法无法有效消除条状噪声，同时还会导致图像模糊。Tendero和Gilles提出使用Midway直方图均衡方法消除图像列间差异，达到消除条状噪声的目的，其优点是不需要使用待去噪图像以外的其它信息。但是这种方法计算量大，并且无法完全消除条状噪声。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种红外图像条状噪声消除方法，针对红外图像条状噪声的产生机理，通过最小化校正图像的能量估计校正参数，利用线性变换校正图像条状噪声，只利用红外图像本身就可以完成消除条状噪声，不需要额外的信息，在有效消除红外图像条状噪声的同时不会造成图像细节模糊，该方法计算量小，实时性好，便于推广使用。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数Gk(j)和Ok(j)，并给定初始迭代序号k＝0取G0(j)和O0(j)，其中，k≤K且K≥1，Gk(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的增益校正参数，Ok(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数；步骤三、根据公式Xk(i,j)＝Gk(j)Y(i,j)+Ok(j)，计算第k次校正后的红外图像Xk(i,j)；步骤四、根据公式计算第k次校正后红外图像梯度的模|▽Xk|i,j，其中，|▽Xk|i,j为第k次校正后红外图像Xk(i,j)在(i，j)像素处的梯度的模值；步骤五、根据公式更新校正参数Gk(j)和Ok(j)，其中，Gk+1(j)为校正参数Gk(j)更新一次后的增益校正参数，Ok+1(j)为校正参数Ok(j)更新一次后的偏置校正参数，Ek为第k次校正后红外图像Xk(i,j)的能量函数且λ为更新步长且为正常数；步骤六、判断k＜K是否成立：当k＜K成立时，循环步骤三至步骤五；当k＜K不成立时，k取K，执行步骤七；步骤七、输出最终红外图像XK(i,j)：根据公式XK(i,j)＝GK(j)Y(i,j)+OK(j)，计算输出第K次校正后最终红外图像XK(i,j)。上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：步骤二中所述上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：所述K取1～50000。上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：所述λ取0～1。上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：步骤五中为第k次校正后红外图像Xk(i,j)的能量函数对于其增益校正参数的偏导数且为第k次校正后红外图像Xk(i,j)的能量函数对于其偏置校正参数的偏导数且其中，|▽Xk|i+1,j为第k次校正后红外图像Xk(i,j)在(i+1，j)像素处梯度的模值，|▽Xk|i,j+1为第k次校正后红外图像Xk(i,j)在(i，j+1)像素处梯度的模值。本专利技术与现有技术相比具有以下优点：1、本专利技术引入增益校正参数和偏置校正参数揭示条状噪声的产生机理，通过最小化校正图像能量函数估计最优校正参数，图像的能量函数与图像梯度有关，图像梯度反映了噪声的强弱，最小化能量函数相当于尽可能地消除噪声。采用梯度下降法最小化能量函数，经过多次迭代得到最优校正参数，最后使用最优校正参数有效消除图像中的条状噪声，去噪效果明显。2、本专利技术通过设置迭代次数，便于规定图像去噪所需时间，迭代次数设置有效，可靠稳定，使用效果好。3、本专利技术只需要使用单幅红外图像就可以完成对图像的去噪，不需要测量其它额外的信息，步骤简单，计算量小，解决了红外图像中条状噪声问题，便于推广使用。综上所述，本专利技术针对红外图像条状噪声的产生机理，通过最小化校正图像的能量函数估计校正参数，利用线性变换校正图像条状噪声，只利用红外图像本身就可以完成消除条状噪声，不需要额外的信息。在有效消除红外图像条状噪声的同时不会造成图像细节模糊，该方法计算量小，实时性好，便于推广使用。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明图1为本专利技术采用的红外图像条状噪声消除设备的电路原理框图。图2为本专利技术的方法流程框图。图3为本专利技术未消除条状噪声的红外图像效果图。图4为本专利技术消除条状噪声的红外图像效果图。附图标记说明:1—图像采集模块；2—图像处理模块。具体实施方式如图1和图2所示，本专利技术包括一种红外图像条状噪声消除方法，包括以下步骤：步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；需要说明的是，像素为M×N的红外图像表示图像包含M行，每行有N个像素，本实施例中，采用图像采集模块1采集像素为288×384的红外图像并传输至图像处理模块2中处理，实际使用中，图像采集模块1包括红外焦平面探测器，图像处理模块2为计算机、高速微控制器或现场可编程门阵列，红外焦平面探测器的红外焦平面阵列通常采用列输出方式，即一个读出电路读取红外焦平面阵列中位于相同列的传感器响应，如图3所示，图像中包含了条状非均匀性噪声。步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数Gk(j)和Ok(j)，并给定初始迭代序号k＝0取G0(j)和O0(j)，其中，k≤K且K≥1，Gk(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的增益校正参数，Ok(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数，所述K取1～50000；本实施例中，步骤二中所述实际使用中，设置迭代次数K确保在指定的处理时间内，得到最优的增益校正参数和偏置校正参数，本实施例中，所述K取200。采用增益校正参数和偏置校正参数对采集的图像信息校正，初始化增益校正参数和偏置校正参数，赋予保持图像初始状态下为图像采集模块1采集的原始图像。步骤三、根据公式Xk(i,j)＝Gk(j)Y(i,j)+Ok(j)，计算第k次校正后的红外图像Xk(i,j)；步骤四、根据公式计算第k次校正后红外图像梯度的模|▽Xk|i,j，其中，|▽Xk|i,j为第k次校正后红外图像Xk(i,j本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数G

【技术特征摘要】
1.一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数Gk(j)和Ok(j)，并给定初始迭代序号k＝0取G0(j)和O0(j)，其中，k≤K且K≥1，Gk(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的增益校正参数，Ok(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数；步骤三、根据公式Xk(i,j)＝Gk(j)Y(i,j)+Ok(j)，计算第k次校正后的红外图像Xk(i,j)；步骤四、根据公式计算第k次校正后红外图像梯度的模|▽Xk|i,j，其中，|▽Xk|i,j为第k次校正后红外图像Xk(i,j)在(i，j)像素处的梯度的模值；步骤五、根据公式更新校正参数Gk(j)和Ok(j)，其中，Gk+1(j)为校正参数Gk(j)更新一次后的增益校正参数，Ok+1(j)为校正参数Ok(j)更新一次后的偏置校正参数，Ek为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王书朋，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61