短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置，其中，方法包括：非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。本发明专利技术的一种短波红外焦平面非均匀性校正方法，通过采用级联窗口滤波器的形式计算图像的非均匀性噪声，并将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，并使用融合后的非均匀性噪声对原始图像进行校正，其算法简单、计算复杂度低，便于工程实践。

【技术实现步骤摘要】
短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置
本专利技术涉及一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置，属于红外图像处理领域。
技术介绍
目前，人们已经提出了许多关于非均匀校正(NonuniformityCorrection，NUC)的算法.但总的来说可以分为两大类：一类是基于标定的方法(如两点校正法)，这类方法具有较高的校正准确度，但需要许多辅助器件(黑体源、光学设备等)，大大增加了探测器的体积和成本，并且在标定过程中还必须使成像系统暂停工作，这严重制约了该类算法的使用范围。另一类是基于场景的方法，它直接利用每帧图像的场景信息进行非均匀校正，克服了第一类方法的不足，因此是目前研究的焦点。但在这类技术中绝大部分算法都需要估计真实场景值，典型的如：Scribner等提出了基于神经网络(NeuralNetwork，NN)的非均匀校正算法，该算法将噪音图像的四邻域平均作为真实图像的估计值，并且用于训练神经网络，但前提是固定图案噪音能够被四邻域平均所消减，否则迭代将会发散；Hardie等提出了基于运动补偿时域平均(Motion—CompensatedTemporalAverage，MCTA)的校正算法，该算法利用运动补偿平均后的图像来估计真实场景，但此时必须保证同一场景要有充分多的探测单元在不同时间观察过，否则校正效果也会不理想。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种算法简单、计算复杂度低的短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法，其特征在于，包括：非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。一种短波红外焦平面非均匀性的校正装置，其特征在于，包括：非均匀性噪声计算模块：其内部设置有级联窗口滤波器，该非均匀性噪声计算模块用于使用所述级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；非均匀性噪声融合模块：用于将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；非均匀性校正模块：用于根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。本专利技术的一种短波红外焦平面非均匀性校正方法，通过采用级联窗口滤波器的形式计算图像的非均匀性噪声，将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，并使用融合后的非均匀性噪声对原始图像进行校正，其算法简单、计算复杂度低，便于工程实践。附图说明图1为本专利技术实施例的短波红外焦平面非均匀性的校正方法的流程图。图2为本专利技术实施例二的短波红外焦平面非均匀性的校正装置的结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。实施例一如图1所示，其为本专利技术实施例的短波红外焦平面非均匀性的校正方法的流程图，其包括：非均匀性噪声计算步骤101：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声。在该步骤中，针对焦平面的非均匀性在空间分布和时域分布的特点，在图像空间采用3×3的窗口，在时域上采用高通滤波器，然后分成三步级联，在空间和时间上有效的计算出真实的非均匀性。具体地，各级窗口滤波器采用下述公式计算非均匀性噪声：其中，fn(x,y)和fn+1(x,y)分别表示第n级和第n+1级的级联窗口滤波器输出的非均匀性噪声，n的取值范围为0到2，(i，j)为滤波窗口中的相对像素坐标，(x，y)为滤波窗口中心对应的绝对像素坐标，m是滤波系数，gijn+1(x,y)表示在中心点的绝对像素坐标为(x，y)的窗口中，相对坐标为(i，j)的像素点的原始图像灰度值，*表示卷积运算，I(i,j)是空间滤波函数。非均匀性噪声融合步骤102：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声。在该步骤中，可以具体采用如下公式计算融合后的非均匀性噪声：其中，f(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点对应的融合后的非均匀性，如公式所示，各级的权重分别为1/2、1/3、1/6。非均匀性校正步骤103：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。在该步骤中，可以具体通过如下公式对所述原始红外图像进行非均匀性校正：h(x,y)＝g(x,y)-f(x,y)……………………………………公式(3)其中，g(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点的原始图像灰度，h(x,y)为校正后的图像灰度。本专利技术实施例提出的一种短波红外焦平面非均匀性校正方法，通过采用3层级联窗口滤波器的形式计算图像的非均匀性噪声，每层的窗口滤波器在各自的时域和尺度空间上得到非均匀性噪声，最后融合三个层级的尺度和时间空间的非均匀性作为最终的红外焦平面的非均匀性，然后用原始图像减去非均匀性噪声完成校正，其算法简单、计算复杂度低，便于工程实践。实施例二本实施例是与实施例一对应的装置实施例，如图2所示，其为本专利技术实施例二的短波红外焦平面非均匀性的校正装置的结构示意图，其包括：非均匀性噪声计算模块11：用于使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声。在该模块中，针对焦平面的非均匀性在空间分布和时域分布的特点，在图像空间采用3×3的窗口，在时域上采用高通滤波器，然后分成三步级联，在空间和时间上有效的计算出真实的非均匀性。具体地，各级窗口滤波器采用上述公式(1)计算非均匀性噪声。非均匀性噪声融合模块12：其内部设置有级联窗口滤波器，该非均匀性噪声计算模块用于使用所述级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声。在该模块中，可以具体采用上述公式(2)计算融合后的非均匀性噪声：非均匀性校正模块13：用于根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。在该模块中，可以具体通过上述公式(3)对所述原始红外图像进行非均匀性校正.本专利技术实施例提出的一种短波红外焦平面非均匀性校正装置，通过采用3层级联窗口滤波器的形式计算图像的非均匀性噪声，每层的窗口滤波器在各自的时域和尺度空间上得到非均匀性噪声，最后融合三个层级的尺度和时间空间的非均匀性作为最终的红外焦平面的非均匀性，然后用原始图像减去非均匀性噪声完成校正，其算法简单、计算复杂度低，便于工程实践。以上所述，仅为本专利技术的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。因此，本专利技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法，其特征在于，包括：非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。

【技术特征摘要】
1.一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法，其特征在于，包括：非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性噪声计算步骤中，使用3×3的级联窗口滤波器进行滤波，各级窗口滤波器采用下述公式计算非均匀性噪声：其中，fn(x,y)和fn+1(x,y)分别表示第n级和第n+1级的级联窗口滤波器输出的非均匀性噪声，n的取值范围为0到2，(i，j)为滤波窗口中的相对像素坐标，(x，y)为滤波窗口中心对应的绝对像素坐标，m是滤波系数，gijn+1(x,y)表示在中心点的绝对像素坐标为(x，y)的窗口中，相对坐标为(i，j)的像素点的原始图像灰度值，*表示卷积运算，I(i,j)是空间滤波函数。3.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性噪声融合步骤中，采用如下公式计算融合后的非均匀性噪声：其中，f(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点对应的融合后的非均匀性。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性校正步骤中，通过如下公式对所述原始红外图像进行非均匀性校正：h(x,y)＝g(x,y)-f(x,y)，其中，g(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点的原始图像灰度，h(x,y)为校正后的图像灰度。5.一种短波红外焦平面非均匀性的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周津同，
申请(专利权)人：北京津同利华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11