非制冷红外焦平面探测器图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种非制冷红外焦平面探测器图像处理方法，它包括非均匀性校正方法、盲元校正方法、图像滤波去噪方法、图像增强方法和伪彩变换方法。本发明专利技术提供一种非制冷红外焦平面探测器图像处理方法，该方法能够对图像的非均匀性和无效像元进行处理，提高红外成像时的实际温度高分辨率，能够对图像的噪声、图像对比度、图像灰度范围进行处理，使得图像清晰。

【技术实现步骤摘要】
非制冷红外焦平面探测器图像处理方法
本专利技术涉及一种非制冷红外焦平面探测器图像处理方法。
技术介绍
红外成像电子学组件是热成像系统的重要组成部分，其肩负着充分发挥红外焦平面探测器性能、将红外焦平面探测器输出的电信号经过处理转化为视频信号或者其它系统规定格式的信号的功能。红外成像电子学组件则包括硬件系统和图像处理算法两大部分，由于当前硬件系统平台已经十分完善，因此红外图像处理技术成为成像电子学组件的重要研究内容。红外图像处理技术需要针对红外图像的具体特点而开展。受限于红外探测器的制作工艺难度和材料纯度影响，红外图像主要存在如下几个共性问题：第一，红外成像受非均匀性及无效像元的影响，实际温度分辨率不高；第二，红外成像普遍存在噪声大、图像对比度低、灰度范围窄的现象。针对上述缺陷，需要提供一种系统的方法对红外图像进行处理。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种非制冷红外焦平面探测器图像处理方法，该方法能够对图像的非均匀性和无效像元进行处理，提高红外成像时的实际温度高分辨率，能够对图像的噪声、图像对比度、图像灰度范围进行处理，使得图像清晰。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：非制冷红外焦平面探测器图像处理方法，它包括非均匀性校正方法、盲元校正方法、图像滤波去噪方法、图像增强方法和伪彩变换方法；所述的非均匀性校正方法包括两点线性非均匀校正和基于目标、环境的二元非线性非均匀校正，其中两点线性非均匀校正包括以下子步骤：S101：使焦平面通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面阵列上，并充满焦平面的整个视场；S102：控制黑体辐射源的温度在TL；S103：测量焦平面每个探测元的响应值yij(φL)，该测量值在一个预先设定的曝光时间内完成，响应值存储在第一存储单元；S104：重复步骤S103，在大量设定的时间内完成大量的测试数据，重复次数为8～10次；S105：计算每个探测元在TL下的响应平均值S106：计算所有探测元的响应值的平均值VL；S107：设置黑体辐射源的温度在TH，且TL<TH；S108：重复步骤S103～S106，计算每一探测元在温度TH下的响应平均值及所有探测元的响应平均值VH；S109：计算每一探测元的校正增益Gij和偏移量Oij，分别存储在查找表(LUT)内，以供校正时取用；S110：根据查找表(LUT)内的增益和偏移量系数，对红外图像进行校正，得到校正后输出yij(n),yij(n)＝Gij(n)xij(n)+Oij(n)；xij(n)为n时刻像素(i，j)非均匀性校正前的输出，yij(n)为n时刻像素(i，j)两点非均匀性校正后的输出；基于目标、环境的二元非线性非均匀校正包括以下子步骤：S121：使红外焦平面探测器通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面探测器阵列上，并充满红外焦平面探测器的整个视场，并将黑体辐射源的温度控制在某一温度定标点上；S122：在一个温度范围内的八个定标点温度条件下，很到八组红外焦平面探测器的各个探测单元的响应值；S123：在每一定标温度点上对于整个红外焦平面探测器的所有探测单元的响应值进行平均，获得其在八个温度定标点处的八个平均响应值；S124：对前两步获得的8组定标点响应数据和平均响应值进行最小二乘曲线拟合，获得每个探测单元的校正参数e、g、h，并将这些校正参数保存；S125：最后对需要进行校正的图像数据带入校正函数Z'＝eZ2+gZ2+h，进行非线性非均匀性校正输出；所述的盲元校正方法包括如下子步骤：S201：对图像进行检测，在有盲元的地方作标记，作为查找表存放在RMA中；S202：计算盲元点3*3窗口灰度的平均值，其中Aij为各像素点的贡献因子；S203：将得到的平均值作为本盲元的输出；所述的图像滤波去噪方法包括快速中值滤波和带阈值的均值滤波，其中，快速中值滤波包括如下子步骤：S301：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有N列，有M行，则第N列M行的像素为XMN；S302：比较每一行的像素，得到每一行的最大值、中间值和最小值；最大值为：Max＝max{XM1，...,XMN}；中间值为：Med＝med{XM1，...,XMN}；最小值为：Min＝min{XM1，...,XMN}；其中M为1～M的任一整数；S303：分别比较各行的最大值，中间值和最小值，得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值；Min_of_max＝min{Max}；Med_of_med＝med{Med}；Max_of_min＝max{Min}；S304：比较S303中得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值，得到中间值，该中间值就是最终的滤波结果；Meddata＝med{Min_of_max，Med_of_med，Max_of_min}；所述的带阈值的均值滤波包括如下子步骤：S321：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有j列，有i行，则第j列i行的像素为Pij；S322：当前处理点为P1j，设定累加初值tot_P＝P1j，像素计数count_P＝1；S323：计算周围点与P1j的差值的绝对值，ABSij＝abs(P1j-Pij)其中Pij为周围像素点；S324：如果ABSij<Threshold,则tot_P＝tot_P+Pij,count_P＝count_P+1；S325：遍历完周围所有点后，out_P1j＝tot_P/count_P；所述的图像增强方法包括双阈值增强和边缘增强；所述的双阈值增强包括双阈值映射和双阈值自适应增强两部分，双阈值增强包括如下子步骤：S401：统计原始图像中各个灰度级的像素点个数a(n)，计算并构建原始直方图。S402遍历原始直方图，剔除截断阈值rT(通常取rT＝max[a(n)]/100)以下的冗余灰度级，并映射得到新直方图的各灰度级k，k∈[1,Lth]，其中S403：采用分界阈值选取方法，自适应地选取新得到直方图的rD。S404：根据rD，运用下式进行分界阈值映射，得到映射后的灰度η。S405：遍历图像，对照截断阈值映射后的灰度级k，将分界阈值映射后的各灰度级η映射到相应的像素点，而被剔除的冗余灰度级的对应像素点灰度则用最小的像素点对应灰度代替；S406：使用小波函数wavedec2对已得到的图像进行二维离散多分辨率分解，选择的小波基为db8，分解为两层；S407：对分解得到的高频系数做自适应增强处理，式中：G为增益因子；Win和Wout为变换前后的小波系数，G与噪声显著性指数g的关系为式中：g1和g2分别为门限阈值(g1<g2)；S408：对低频系数采用线性调节方式来调节对比度，实现对图像的增强处理；边缘增强包括以下子步骤：S421：对原始红外图像进行拉普拉斯变换，获得边缘图像fB(x,y)；S422：将平台直方图均衡化后的图像fT(x,y)乘以一个经验系数得到处理后图像；S423：将处理后图像与边缘图像叠加生成红外图像fdj(x,y)，S414：对叠加后的灰度值进行限制得到最终的红外图像fN(x,y)，所述的伪彩变换方法包括密度分割、空间域灰度级-彩色变换和频率域伪彩色增强；其中，所述的密度分割是对图像亮度本文档来自技高网...

【技术保护点】
非制冷红外焦平面探测器图像处理系统及方法，其特征在于：它包括非均匀性校正方法、盲元校正方法、图像滤波去噪方法、图像增强方法和伪彩变换方法；所述的非均匀性校正方法包括两点线性非均匀校正和基于目标、环境的二元非线性非均匀校正，其中两点线性非均匀校正包括以下子步骤：S101：使焦平面通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面阵列上，并充满焦平面的整个视场；S102：控制黑体辐射源的温度在TL；S103：测量焦平面每个探测元的响应值yij(φL)，该测量值在一个预先设定的曝光时间内完成，响应值存储在第一存储单元；S104：重复步骤S103，在大量设定的时间内完成大量的测试数据，重复次数为8～10次；S105：计算每个探测元在TL下的响应平均值S106：计算所有探测元的响应值的平均值VL；S107：设置黑体辐射源的温度在TH，且TL<TH；S108：重复步骤S103～S106，计算每一探测元在温度TH下的响应平均值及所有探测元的响应平均值VH；S109：计算每一探测元的校正增益Gij和偏移量Oij，分别存储在查找表(LUT)内，以供校正时取用；Gij=VH-VLy&OverBar;ij(φH)-y‾ij(φL),]]>Oij=VHyij(φL)-VLyij(φH)y‾ij(φL)-y‾ij(φH);]]>S110：根据查找表(LUT)内的增益和偏移量系数，对红外图像进行校正，得到校正后输出yij(n),yij(n)＝Gij(n)xij(n)+Oij(n)；xij(n)为n时刻像素(i，j)非均匀性校正前的输出，yij(n)为n时刻像素(i，j)两点非均匀性校正后的输出；基于目标、环境的二元非线性非均匀校正包括以下子步骤：S121：使红外焦平面探测器通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面探测器阵列上，并充满红外焦平面探测器的整个视场，并将黑体辐射源的温度控制在某一温度定标点上；S122：在一个温度范围内的八个定标点温度条件下，很到八组红外焦平面探测器的各个探测单元的响应值；S123：在每一定标温度点上对于整个红外焦平面探测器的所有探测单元的响应值进行平均，获得其在八个温度定标点处的八个平均响应值；S124：对前两步获得的8组定标点响应数据和平均响应值进行最小二乘曲线拟合，获得每个探测单元的校正参数e、g、h，并将这些校正参数保存；S125：最后对需要进行校正的图像数据带入校正函数Z'＝eZ2+gZ2+h，进行非线性非均匀性校正输出；所述的盲元校正方法包括如下子步骤：S201：对图像进行检测，在有盲元的地方作标记，作为查找表存放在RMA中；S202：计算盲元点3*3窗口灰度的平均值，P22=Σi=13Σj=13Aij*Fij*PijΣi=13Σj=13Aij*Fij]]>其中Aij为各像素点的贡献因子S203：将得到的平均值作为本盲元的输出；所述的图像滤波去噪方法包括快速中值滤波和带阈值的均值滤波，其中，快速中值滤波包括如下子步骤：S301：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有N列，有M行，则第N列M行的像素为XMN；S302：比较每一行的像素，得到每一行的最大值、中间值和最小值；最大值为：Max＝max{XM1，...,XMN}；中间值为：Med＝med{XM1，...,XMN}；最小值为：Min＝min{XM1，...,XMN}；其中M为1～M的任一整数；S303：分别比较各行的最大值，中间值和最小值，得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值；Min_of_max＝min{Max}；Med_of_med＝med{Med}；Max_of_min＝max{Min}；S304：比较S303中得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值，得到中间值，该中间值就是最终的滤波结果；Meddata＝med{Min_of_max，Med_of_med，Max_of_min}；所述的带阈值的均值滤波包括如下子步骤：S321：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有j列，有i行，则第j列i行的像素为Pij；S322：当前处理点为P1j，设定累加初值tot_P＝P1j，像素计数count_P＝1；S323：计算周围点与P1j的差值的绝对值，ABSij＝abs(P1j‑Pij)其中Pij为周围像素点；S324：如果ABSij<Threshold,则tot_P＝tot_P+Pij,count_P＝count_P+1；S325：遍历完周围所有点后，out_P1j＝tot_P/count_P；所述的图像增强方法包括双阈...

【技术特征摘要】
1.非制冷红外焦平面探测器图像处理方法，其特征在于：它包括非均匀性校正方法、盲元校正方法、图像滤波去噪方法、图像增强方法和伪彩变换方法；所述的非均匀性校正方法包括两点线性非均匀校正和基于目标、环境的二元非线性非均匀校正，其中两点线性非均匀校正包括以下子步骤：S101：使焦平面通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面阵列上，并充满焦平面的整个视场；S102：控制黑体辐射源的温度在TL；S103：测量焦平面每个探测元的响应值yij(φL)，该测量值在一个预先设定的曝光时间内完成，响应值存储在第一存储单元；S104：重复步骤S103，在大量设定的时间内完成大量的测试数据，重复次数为8～10次；S105：计算每个探测元在TL下的响应平均值S106：计算所有探测元的响应值的平均值VL；S107：设置黑体辐射源的温度在TH，且TL<TH；S108：重复步骤S103～S106，计算每一探测元在温度TH下的响应平均值及所有探测元的响应平均值VH；S109：计算每一探测元的校正增益Gij和偏移量Oij，分别存储在查找表(LUT)内，以供校正时取用；S110：根据查找表(LUT)内的增益和偏移量系数，对红外图像进行校正，得到校正后输出yij(n),yij(n)＝Gij(n)xij(n)+Oij(n)；xij(n)为n时刻像素(i，j)非均匀性校正前的输出，yij(n)为n时刻像素(i，j)两点非均匀性校正后的输出；基于目标、环境的二元非线性非均匀校正包括以下子步骤：S121：使红外焦平面探测器通过光学系统与平面黑体源对准，黑体辐射均匀照射在红外焦平面探测器阵列上，并充满红外焦平面探测器的整个视场，并将黑体辐射源的温度控制在某一温度定标点上；S122：在一个温度范围内的八个定标点温度条件下，很到八组红外焦平面探测器的各个探测单元的响应值；S123：在每一定标温度点上对于整个红外焦平面探测器的所有探测单元的响应值进行平均，获得其在八个温度定标点处的八个平均响应值；S124：对前两步获得的8组定标点响应数据和平均响应值进行最小二乘曲线拟合，获得每个探测单元的校正参数e、g、h，并将这些校正参数保存；S125：最后对需要进行校正的图像数据带入校正函数Z'＝eZ2+gZ2+h，进行非线性非均匀性校正输出；所述的盲元校正方法包括如下子步骤：S201：对图像进行检测，在有盲元的地方作标记，作为查找表存放在RMA中；S202：计算盲元点3*3窗口灰度的平均值，其中Aij为各像素点的贡献因子；S203：将得到的平均值作为本盲元的输出；所述的图像滤波去噪方法包括快速中值滤波和带阈值的均值滤波，其中，快速中值滤波包括如下子步骤：S301：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有N列，有M行，则第N列M行的像素为XMN；S302：比较每一行的像素，得到每一行的最大值、中间值和最小值；最大值为：Max＝max{XM1，...,XMN}；中间值为：Med＝med{XM1，...,XMN}；最小值为：Min＝min{XM1，...,XMN}；其中M为1～M的任一整数；S303：分别比较各行的最大值，中间值和最小值，得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值；Min_of_max＝min{Max}；Med_of_med＝med{Med}；Max_of_min＝max{Min}；S304：比较S303中得到最大值中的最小值、中间值中的中间值和最小值中的最大值，得到中间值，该中间值就是最终的滤波结果；Meddata＝med{Min_of_max，Med_of_med，Max_of_min}；所述的带阈值的均值滤波包括如下子步骤：S321：将图像的像素点进行从左到右，从上到下的依次排序，定义有j列，有i行，则第j列i行的像素为Pij；S322：当前处理点为P1j，设定累加初值tot_P＝P1j，像素计数count_P＝1；S323：计算周围点与P1j的差值的绝对值，ABSij＝abs(P1j-Pij)其中Pij为周围像素点；S324：如果...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾衡东，
申请(专利权)人：成都市晶林科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51