一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外焦平面阵列成像技术中的图像处理
，涉及一种基于三梯度阈值的快速时序盲元检测与校正方法。
技术介绍
红外焦平面阵列(IRFPA,InfraredFocalPlaneArray)是红外成像系统的核心部件，广泛用于工业、安防以及遥感等相关
中。但由于受外部环境、红外敏感元件、电路结构、半导体特性等各种因素影响，红外焦平面阵列各探测单元往往存在响应的非均匀性，导致输出的红外图像上存在类型椒盐噪声的亮点或暗点，即盲元（或称为无效像元）。盲元的存在严重影响了红外图像质量，制约系统温度分辨率，因此需要对获取的红外图像进行盲元检测与补偿，以便后续的目标探测与识别。盲元的处理包含了盲元检测和校正两个步骤，前者用于找到盲元位置，后者则是在对应位置用合适的值对盲元点进行替代。在这过程中，盲元检测是盲元校正的前提和基础。到目前为止，国内外已出现许多不同的盲元检测方法，概括起来可分为两大类：1）基于辐射定标的检测技术；2）基于场景的检测方法；其中前者是通过采集不同黑体温度下的均匀辐射图像，根据盲元和正常像元在响应率、噪声特性等不同特征将二者进行区分。这类方法...
【技术保护点】
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Xn(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Sn(i,j)，即：Sn(i,j)=|Xn(i,j)-Xnl(i,j)|]]>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该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，...
【技术特征摘要】
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Xn(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Sn(i,j)，即：Sn(i,j)=|Xn(i,j)-Xnl(i,j)|]]>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该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：Sn,fh(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i,j+1)|,Sn,bh(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i,j-1)|]]>Sn,fv(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i+1,j)|,Sn,bv(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i-1,j)|]]>Sn,fd(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i+1,j+1)|,Sn,bd(i,j)=|Sn(i,j)-Sn(i-1,j-1)|]]>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：Gnh=Max(Snh)]]>Gnv=Max(Snv)]]>Gnd=Max(Snd)]]>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：Fnk(i,j)=1,Snk(i,j)>Th·Gnk0,Snk(i,j)≤Th·Gnk,k∈(h,v,d)]]>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为设置...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯华君，李凌霄，赵巨峰，徐之海，李奇，陈跃庭，吴迪富，蔡燕华，
申请(专利权)人：浙江大学，江苏宇迪光学股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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