一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法技术方案

公开了一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法，包括：行中值滤波：构建滤波窗口对图像数据进行滤波；所述滤波窗口的尺寸为1×n，n为不小于3的奇数；对行中值滤波后的图像数据进行形态滤波。本发明专利技术采用行中值滤波算法，通过构建1×n尺寸的滤波窗口对图像数据进行滤波，能够滤除散粒噪点，去除或者减少随机噪声和脉冲干扰，较好地保留图像边缘的信息；由于滤波窗口仅具有一行，因此时间开销较小，当需要处理的图像分辨率较高时，能够大大提高了算法的实时性；对图像数据进行行中值滤波之后再进行形态学滤波，能够将具有一定时间延续性、能量较弱的噪点进行滤除。本发明专利技术的自适用去噪算法去噪效果好，实时性高。

【技术实现步骤摘要】
一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法
本专利技术涉及光电探测技术
，尤其涉及一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法。
技术介绍
以下对本专利技术的相关技术背景进行说明，但这些说明并不一定构成本专利技术的现有技术。“日盲”紫外增强型电荷耦合装置(IntensifiedCharge-coupledDevice，ICCD)主要利用“日盲”紫外波段(240-280nm)来进行极微弱信号探测，具有虚警率低、不需低温冷却、探测器体积小、质量轻等优点。近年来，随着“日盲”紫外ICCD相关技术的不断进步，大大促进了其在紫外制导、紫外告警、紫外/红外复合探测等军事方面的应用和在电晕检测、火灾检测和污染监测等民用领域的应用。由于“日盲”紫外ICCD探测的目标多为弱小目标，因此实际使用过程中往往需要通过提高增益来获取目标。而随着增益的变大，系统探测器本身的电子噪声和干扰背景噪声将增强，其强度可能大于或等于目标的强度，并与同目标类似，为图像高频成分。可以看出，噪声已经成为“日盲”紫外ICCD成像系统目标提取的主要干扰源。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法，能够有效去除“日盲”紫外ICCD系统的噪声，并且实时处理探测系统的数据。本专利技术用于紫外成像系统的自适应去噪算法，包括：S1、行中值滤波：构建滤波窗口对图像数据进行滤波；所述滤波窗口的尺寸为1×n，n为不小于3的奇数，其中1代表滤波窗口的对应像素矩阵的行数，n代表滤波窗口对应像素矩阵的列数；S2、对行中值滤波后的图像数据进行形态滤波。优选地，步骤S1包括：S11、将滤波窗口内各像素点的灰度值按照升序或降序进行排序，确定滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值；以所述灰度值中位数或灰度平均值替代滤波窗口中心像素点的灰度值；S12、滑动所述滤波窗口，并重复步骤S11，直至遍历整幅图像。优选地，步骤S1包括：S11、将滤波窗口内各像素点的灰度值按照升序或降序进行排序，确定滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值；以所述灰度值中位数或灰度平均值替代滤波窗口中心像素点的灰度值，并保留所述滤波窗口内各像素点的灰度值排序；S12、滑动所述滤波窗口；将新进入所述滤波窗口内的像素点的灰度值与滑动之前保留的所述灰度值排序进行比较，确定当前所述滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值，以当前所述滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值替代当前所述滤波窗口中心像素点的灰度值，并保留当前所述滤波窗口内各像素点的灰度值排序；S13、重复步骤S12，直至遍历整幅图像。优选地，所述滤波窗口的尺寸与所述图像数据的增益区间之间满足如下关系：当增益不超过10000时，滤波窗口的尺寸为1×3；当增益大于10000、不超过45000时，滤波窗口的尺寸为1×5；当增益大于45000、不超过200000时，滤波窗口的尺寸为1×7；当增益大于200000时，滤波窗口的尺寸为1×9。优选地，所述形态滤波包括：腐蚀滤波和/或膨胀滤波。优选地，腐蚀滤波的结构元素为凸结构元素。优选地，结构元素的形状为以下形状中的任意一种或其组合：线形、方形、圆形、菱形。优选地，腐蚀滤波的结构元素的几何形状与图像中检测目标的几何形状相同。优选地，腐蚀滤波中结构元素的尺寸与所述图像数据的增益区间之间满足如下关系：当增益不超过10000时，滤波窗口的尺寸为3×3；当增益大于10000、不超过45000时，结构元素的尺寸为5×5；当增益大于45000、不超过200000时，结构元素的尺寸为7×7；当增益大于200000时，结构元素的尺寸为5×5。优选地，腐蚀次数与所述图像数据的增益区间之间满足如下关系：当增益不超过10000时，腐蚀次数为1；当增益大于10000、不超过45000时，腐蚀次数为2；当增益大于45000、不超过200000时，腐蚀次数为2；当增益大于200000时，腐蚀次数为3。本专利技术采用行中值滤波算法，通过构建1×n尺寸的滤波窗口对图像数据进行滤波，能够滤除散粒噪点，去除或者减少随机噪声和脉冲干扰，较好地保留图像边缘的信息；由于滤波窗口仅具有一行，因此本专利技术自适用去噪算法的时间开销较小，当需要处理的图像分辨率较高时，能够大大提高了算法的实时性；对图像数据进行行中值滤波之后再进行形态学滤波，能够将具有一定时间延续性、能量较弱的噪点进行滤除。本专利技术的自适用去噪算法去噪效果好，时间消耗少，实时性高。附图说明通过以下参照附图而提供的具体实施方式部分，本专利技术的特征和优点将变得更加容易理解，在附图中：图1是本专利技术用于紫外成像系统的自适应去噪算法的流程示意图；图2是现有技术中的滤波窗口示意图；图3是根据本专利技术中的滤波窗口示意图；图4a、4b、4c和4d是本专利技术优选实施例中结构元素的形状示意图；图5a、5b示出了本专利技术优选实施例中增益为4425时的去噪前后对比图；其中，图5a为去噪点的示意图，图5b为去噪后的示意图；图6a、6b示出了本专利技术优选实施例中增益为43519时的去噪前后对比图；其中，图6a为去噪点的示意图，图6b为去噪后的示意图；图7a、7b示出了本专利技术优选实施例中增益为99927时的去噪前后对比图；其中，图7a为去噪点的示意图，图7b为去噪后的示意图；图8a、8b示出了本专利技术优选实施例中增益为324418时的去噪前后对比图；其中，图8a为去噪点的示意图，图8b为去噪后的示意图。具体实施方式下面参照附图对本专利技术的示例性实施方式进行详细描述。对示例性实施方式的描述仅仅是出于示范目的，而绝不是对本专利技术及其应用或用法的限制。中值滤波的原理为：将滤波窗口中的数据进行排序，排序后的均值代替滤波窗口中心位置的数据。现有技术中的滤波窗口大多是多行多列的，如图2所示是3×3的滤波窗口示意图，其中a1、a2和a3是滤波窗口中第一行的三个数据，a4、a5和a6是滤波窗口中第二行的三个数据，a7、a8和a9是滤波窗口中第三行的三个数据，尽量中值滤波时，将滤波窗口中的9个数据进行排序，排序后的中位数代替滤波窗口中心位置的数据a5，然后滑动滤波窗口，再次进行前一次操作，直至遍历整幅图像。传统中值滤波算法的算法时间开销较大，当需要处理的图像分辨率较高时，无法满足实时性要求。本专利技术的滤波窗口仅具有一行，因此算法的时间开销较小，当需要处理的图像分辨率较高时，能够大大提高了算法的实时性。如图1所示，本专利技术用于紫外成像系统的自适应去噪算法，包括：S1、行中值滤波：构建滤波窗口对图像数据进行滤波；所述滤波窗口的尺寸为1×n，n为不小于3的奇数，其中1代表滤波窗口的对应像素矩阵的行数，n代表滤波窗口对应像素矩阵的列数；图3示出了本专利技术一些实施例中滤波窗口的示意图，其中n＝3；S2、对行中值滤波后的图像数据进行形态滤波。进行行中值滤波的过程中，可以以滤波窗口中各像素点灰度值的中位数替代滤波窗口中心位置的数据，也可以以各像素点灰度值的平均值或者加权平均值替代滤波窗口中心位置的数据。在一些实施例中，步骤S1包括：S11、将滤波窗口内各像素点的灰度值按照升序或降序进行排序，确定滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值；以所述灰度值中位数或灰度平均值替代滤波窗口中心像素点的灰度值；S12、滑动所述滤波窗口，并重复步骤S11，直至遍历整幅图像。每次移动滤波窗口时，相邻两个滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法，其特征在于包括：S1、行中值滤波：构建滤波窗口对图像数据进行滤波；所述滤波窗口的尺寸为1×n，n为不小于3的奇数，其中1代表滤波窗口的对应像素矩阵的行数，n代表滤波窗口对应像素矩阵的列数；S2、对行中值滤波后的图像数据进行形态滤波。

【技术特征摘要】
1.一种用于紫外成像系统的自适应去噪算法，其特征在于包括：S1、行中值滤波：构建滤波窗口对图像数据进行滤波；所述滤波窗口的尺寸为1×n，n为不小于3的奇数，其中1代表滤波窗口的对应像素矩阵的行数，n代表滤波窗口对应像素矩阵的列数；S2、对行中值滤波后的图像数据进行形态滤波。2.如权利要求1所述的自适应去噪算法，其特征在于，步骤S1包括：S11、将滤波窗口内各像素点的灰度值按照升序或降序进行排序，确定滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值；以所述灰度值中位数或灰度平均值替代滤波窗口中心像素点的灰度值；S12、滑动所述滤波窗口，并重复步骤S11，直至遍历整幅图像。3.如权利要求2所述的自适应去噪算法，其特征在于，步骤S1包括：S11、将滤波窗口内各像素点的灰度值按照升序或降序进行排序，确定滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值；以所述灰度值中位数或灰度平均值替代滤波窗口中心像素点的灰度值，并保留所述滤波窗口内各像素点的灰度值排序；S12、滑动所述滤波窗口；将新进入所述滤波窗口内的像素点的灰度值与滑动之前保留的所述灰度值排序进行比较，确定当前所述滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值，以当前所述滤波窗口内的灰度值中位数或灰度平均值替代当前所述滤波窗口中心像素点的灰度值，并保留当前所述滤波窗口内各像素点的灰度值排序；S13、重复步骤S12，直至遍历整幅图像。4.如权利要求1所述的自适应去噪算法，其特征在于，所述滤波窗口的尺寸与所述图像数据的增益区间之间满足如下关系：当增益不超...

【专利技术属性】
技术研发人员：张挺，石春雷，吴元良，钱坤，马恭，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11