一种红外图像热背景噪声校正的方法技术

本申请公开了一种红外图像热背景噪声校正的方法，包括步骤：FPGA红外图像增强系统中输入红外图像，获取红外图像的灰度值数据；将所述红外图像存储于第一存储器中，去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正；将去除后的红外图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅红外图像，进行下一幅红外图像的丘状辐射校正；在第二存储器中进行高斯噪声滤波校正；在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射。本发明专利技术进行并行计算，实现这三步的流水操作，大大缩短了图像处理的时间，提高了红外图像处理的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种红外图像热背景噪声校正的方法
本专利技术涉及红外成像
，具体地说，是涉及一种红外图像热背景噪声校正的方法。
技术介绍
红外技术是伴随着军用需要而迅速发展起来的一种新兴技术。近年来，红外成像技术有了迅速的发展，在国防和国民经济中，显示出独有的特色，具有广阔的发展前景。红外成像已经被广泛地应用于军事、医学、商业以及日常生活中。但是，在大多应用环境中，由于红外图像的成像机理的限制以及周围环境的干扰，红外图像与可见光图像相比，大多有图像较模糊、噪声大等特点。这对后续的处理极为不利。而红外图像的干扰多种多样，热背景噪声对红外成像的干扰尤为显著，严重影响输出图像的分辨率和信噪比。因此在应用中必须对红外图像进行增强处理，来校正红外图像热背景噪声。常用的图像增强方法包括直方图均衡法、两点校正和盲元填充算法等，以直方图均衡法为例，首先，统计直方图中灰度值出现的概率，其次，将该直方图进行归一化处理，最后，进行下一幅像素值的计算。通过对灰度值进行变换以提高红外图像的对比度，最后将图像中灰度概率密度较大灰度值扩展到附近的灰度概率密度小的灰度值上，使得图像更加均匀化。直方图均衡法能够有效地提高图像对比度和抑制热背景噪声。然而，由于在统计直方图中灰度值出现的概率时对数据不加选择，可能会增加背景和噪声的对比度并且降低目标信号的对比度，使得变换后图像的灰度值减少，并且该算法的计算量较大，不能提高红外图像处理的实时性，故对于某些特定热背景噪声去除的领域，该算法可能致使变换后的图像细节不清楚。因此，提供一种热背景噪声去除的图像增强方法，增强红外图像目标，抑制热背景噪声，进而突出红外图像中的目标信息，对红外图像处理算法的研究很有必要。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种红外图像热背景噪声校正的方法，提高图像对比度，增强红外图像目标，抑制热背景噪声对成像的影响。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种红外图像热背景噪声校正的方法，包括步骤：FPGA红外图像增强系统中输入红外图像，获取红外图像的灰度值数据，其中将热背景噪声模型简化为丘状辐射和高斯噪声的叠加；将所述红外图像存储于第一存储器中，在第一存储器中去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正；丘状辐射噪声去除后，将去除后的红外图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅红外图像，进行下一幅红外图像的丘状辐射校正；在所述第二存储器中进行高斯噪声滤波校正，通过基于边缘检测的自适应高斯去噪算法进行滤波，使用3*3的像素邻域窗口，在该邻域中用边缘检测算子检测边缘，根据检测的结果对红外图像进行平滑处理：用3*3的邻域窗口对红外图像进行遍历，从红外图像的第二行第二列的像素开始为中心组成3*3窗，依次从红外图像中划取邻域，直到红外图像的倒数第二行倒数第二列的像素位置，对于无法以位于边界的像素为中心取得3*3邻域的红外图像边界进行补零处理；在3*3邻域中，使用8邻域的拉普拉斯边缘检测算子对边缘进行检测，将邻域中像素灰度值与拉普拉斯掩模进行卷积运算，对卷积结果取绝对值，将它定义为该邻域中心点的像素梯度值。设定一个阈值T，当红外图像内部的像素点的梯度值大于或等于阈值T，则该区域中存在图像边缘，此时，对该邻域将不做任何处理，保留边缘；当红外图像中的梯度值小于阈值T，则该像素处于平坦区域，对该邻域使用邻域平均法，尽可能的保留边缘位置信息，在没有边缘位置处通过邻域平均法去噪，其中T为边缘检测时的阈值；将高斯噪声滤波校正后的红外图像存储于第三存储器中，同时第二存储器存储下一幅丘状辐射校正好的图像；在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射，设定阈值T1，当平均灰度值大于设定的阈值T1时，则判定此时红外探测器响应趋于饱和，此时减少积分时间，当平均灰度值小于设定的阈值T2时，此时红外探测器对信号响应较弱，此时增加积分时间。优选地，所述第一存储器，进一步为，静态随机存储器，包括：地址位和数据位，地址位是二进制数值，为任意位宽，每个地址位对应一个可录入数据的数据位，地址位对应的存储区域用于存储对应的红外图像灰度值。优选地，所述将所述红外图像存储于第一存储器中，在第一存储器中去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正，进一步为，将所述红外图像存储于第一存储器中，在第一存储器中去除丘状辐射噪声，采取基于定标的非均匀性校正算法进行校正，通过标定的方式生成偏移量校正系数，通过加载偏移量校正系数的方式来去除丘状辐射的干扰：对于典型的热背景噪声，排除明显的成像产生的高斯噪声干扰，热背景噪声模型呈明显的丘状分布，图像热背景中心的区域灰度较高，明显亮于四周的区域，在第一存储器中对热背景噪声的图像进行非均匀性校正对于一般的热背景噪声，使用丘状辐射模型进行校正，即在图像热背景较亮处，热背景噪声中心减去K倍的丘状辐射模型，系数K要根据特定的情况进行确定，对于特定的热背景噪声，要对丘状辐射模型根据特定情况稍加修改，再进行非均匀性校正，得到修正后的图像。优选地，在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，当灰度接近饱和时红外探测器响应趋于饱和，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射，进一步为：在其他参数固定的情况下积分时间与探测器输出电压成正比，第三存储器中进行判断，当像元响应值趋向饱和时，减小积分时间，增大探测器响应的实际动态范围，使用事前校正并记录校正系数，通过查表法查找存储好的积分时间校正表，调用相应档位的校正系数以切换积分档位来完成均匀性校正。优选地，所述第二存储器为静态随机存储器，包括地址位和数据位，将校正后的红外图像存储于相应的地址位对应的存储区域中，FPGA驱动VGA将第二存储器中存储的校正后的红外图像显示出来，与原始红外图像作比对、观测热背景噪声校正的效果。本专利技术中流水式处理方法，减少了图像处理的时间，大大提高红外图像的可观测性。对红外图像进行了热背景噪声校正，获取背景噪声校正后的图像数据，抑制了热背景噪声对红外成像的影响，放大了目标的细节，提高了图像的对比度。与现有技术相比，本专利技术所述的红外图像热背景噪声校正的方法，达到了如下效果：(1)本专利技术所述红外图像热背景噪声校正的方法，第一存储器中的图像进行完丘状辐射噪声处理后，将图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅图像，对下一幅图像进行丘状辐射噪声处理。第二存储器中的图像通过基于边缘检测的自适应高斯噪声去除算法进行滤波，处理完后存储于第三存储器中，在第三存储器运行自适应积分时间调节法，选取合适的积分时间，同时将下一幅要处理的图像存储于第二存储器中，在第二存储器中进行下一幅红外图像的高斯噪声滤波校正。这样，进行并行计算，实现这三步的流水操作，大大缩短了图像处理的时间，提高了红外图像处理的速度。(2)本专利技术所述红外图像热背景噪声校正的方法，在对红外图像进行高斯噪声滤波处理时，用边缘检测算子检测边缘，根据检测的结果再对图像有选择地进行平滑处理，从而实现通过基于边缘检测的自适应高斯噪声去除算法进行选择性的平滑滤波，该改进算法优先使用边缘检测的方法对像素邻域进行分类，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种红外图像热背景噪声校正的方法，其特征在于，包括步骤：FPGA红外图像增强系统中输入红外图像，获取红外图像的灰度值数据，其中将热背景噪声模型简化为丘状辐射和高斯噪声的叠加；将所述红外图像存储于第一存储器中，在第一存储器中去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正；丘状辐射噪声去除后，将去除后的红外图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅红外图像，进行下一幅红外图像的丘状辐射校正；在所述第二存储器中进行高斯噪声滤波校正，通过基于边缘检测的自适应高斯去噪算法进行滤波，使用3*3的像素邻域窗口，在该邻域中用边缘检测算子检测边缘，根据检测的结果对红外图像进行平滑处理：用3*3的邻域窗口对红外图像进行遍历，从红外图像的第二行第二列的像素开始为中心组成3*3窗，依次从红外图像中划取邻域，直到红外图像的倒数第二行倒数第二列的像素位置，对于无法以位于边界的像素为中心取得3*3邻域的红外图像边界进行补零处理；在3*3邻域中，使用8邻域的拉普拉斯边缘检测算子对边缘进行检测，将邻域中像素灰度值与拉普拉斯掩模进行卷积运算，对卷积结果取绝对值，将它定义为该邻域中心点的像素梯度值。设定一个阈值T，当红外图像内部的像素点的梯度值大于或等于阈值T，则该区域中存在图像边缘，此时，对该邻域将不做任何处理，保留边缘；当红外图像中的梯度值小于阈值T，则该像素处于平坦区域，对该邻域使用邻域平均法，尽可能的保留边缘位置信息，在没有边缘位置处通过邻域平均法去噪，其中T为边缘检测时的阈值；将高斯噪声滤波校正后的红外图像存储于第三存储器中，同时第二存储器存储下一幅丘状辐射校正好的图像；在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射，设定阈值T1，当平均灰度值大于设定的阈值T1时，则判定此时红外探测器响应趋于饱和，此时减少积分时间，当平均灰度值小于设定的阈值T2时，此时红外探测器对信号响应较弱，此时增加积分时间。...

【技术特征摘要】
1.一种红外图像热背景噪声校正的方法，其特征在于，包括步骤：FPGA红外图像增强系统中输入红外图像，获取红外图像的灰度值数据，其中将热背景噪声模型简化为丘状辐射和高斯噪声的叠加；将所述红外图像存储于第一存储器中，在第一存储器中去除丘状辐射噪声，其中通过标定的方式进行丘状辐射噪声校正；丘状辐射噪声去除后，将去除后的红外图像存储于第二存储器中，同时第一存储器存储下一幅红外图像，进行下一幅红外图像的丘状辐射校正；在所述第二存储器中进行高斯噪声滤波校正，通过基于边缘检测的自适应高斯去噪算法进行滤波，使用3*3的像素邻域窗口，在该邻域中用边缘检测算子检测边缘，根据检测的结果对红外图像进行平滑处理：用3*3的邻域窗口对红外图像进行遍历，从红外图像的第二行第二列的像素开始为中心组成3*3窗，依次从红外图像中划取邻域，直到红外图像的倒数第二行倒数第二列的像素位置，对于无法以位于边界的像素为中心取得3*3邻域的红外图像边界进行补零处理；在3*3邻域中，使用8邻域的拉普拉斯边缘检测算子对边缘进行检测，将邻域中像素灰度值与拉普拉斯掩模进行卷积运算，对卷积结果取绝对值，将它定义为该邻域中心点的像素梯度值。设定一个阈值T，当红外图像内部的像素点的梯度值大于或等于阈值T，则该区域中存在图像边缘，此时，对该邻域将不做任何处理，保留边缘；当红外图像中的梯度值小于阈值T，则该像素处于平坦区域，对该邻域使用邻域平均法，尽可能的保留边缘位置信息，在没有边缘位置处通过邻域平均法去噪，其中T为边缘检测时的阈值；将高斯噪声滤波校正后的红外图像存储于第三存储器中，同时第二存储器存储下一幅丘状辐射校正好的图像；在第三存储器中采用自适应积分时间调节法对高斯噪声滤波校正后的红外图像进行校正，自动选取合适的积分时间，反馈到红外探测器系统、校正过强的热背景辐射，设定阈值T1，当平均灰度值大于设定的阈值T1时，则判定此时红外探测器响应趋于饱和，此时减少积分时间，当平均灰度值小于设定的阈值T2时，此时红外探测器对信号响应较弱，此时增加积分时间。2.根据权利要求1所述的红外图像热背景噪声校正的方法，其特征在于，所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：高昆，顾海仑，宫宸，王静，华梓铮，王广平，周颖婕，高洁，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11