【技术实现步骤摘要】
一种红外成像盲元的统计分析及评价方法
本专利技术涉及盲元统计分析的
，具体地说是一种红外成像盲元的统计分析及评价方法。
技术介绍
随着红外成像系统在军事、消防、电力和医疗等领域的广泛应用，红外成像的质量也在逐渐提高，然而，在红外成像过程中，受探测器本身的硬件限制和外部环境等因素的影响，图像中会不可避免地存在盲元：即图像中无法正常成像，表现为类似椒盐噪声的过亮或过暗的像素点。盲元的存在会对红外图像的质量产生影响，且盲元的数量、出现位置的不同，对图像质量影响的程度也随之不同。目前存在的问题是，对于存在大面积密集分布的盲元图像而言，以人眼进行主观观察的方法姑且能给出图像是否有效的判断，但无法给出客观定量评价；而对于盲元数量不多的情况，主观判断的方法模棱两可，更无法进行客观判断。因此，准确对盲元的几何分布和连通分布进行计算，用科学的指标进行统计分析，是客观评估盲元对图像的影响程度的重要依据。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种红外成像盲元的统计分析及评价方法,解决了对于存在大面积密...
【技术保护点】
1.一种红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：检测红外原始图像I
【技术特征摘要】
1.一种红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：检测红外原始图像Iorg中的盲元像素，并转换成二值化图像Ibin；
步骤2：将二值化图像Ibin定义四个区域，分别为关键区，关注区，无关区和整图区；
步骤3：对二值化图像Ibin进行盲元连通区域标识，并对整个图像进行扫描，得到所有盲元连通区域；
步骤4：计算每个连通区域的像素数量，根据每个连通区域的像素数量进行分类，分别统计关键区，关注区，无关区和整图区内的连通区域的像素数量分布；
步骤5：计算盲元概率密度pd、盲元密度dens和盲元离散度disp；
步骤6：根据二值化图像Ibin的盲元概率密度pd、盲元密度dens、盲元数量num和盲元离散度disp对二值化图像Ibin进行评价。
2.根据权利要求1所述的红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于：所述检测红外图像中的盲元像素，并转换成二值化图像，包括：
步骤1.1：对原始图像Iorg进行5×5中值滤波，得到中值滤波图像Imed；
步骤1.2：将原始图像Iorg与中值滤波图像Imed进行对减操作，得到背景抑制图像Iflt；
步骤1.3：将原始图像Iorg与中值滤波图像Imed分别进行对加操作与对减操作，分别得到对加图像Iadd和对减图像Isub，即Iadd＝Iorg+Imed，Isub＝|Iorg-Imed|；
步骤1.4：将对减图像Isub与对加图像Iadd进行对除操作，得到对比度图像Icon，即Icon＝Isub./Iadd，其中，若当分母为零时，结果为零；
步骤1.5：设置对比度阈值T，若对比度图像Icon的值不小于阈值T，则将对比度图像Icon的值置为1，否则置为0，得到二值化图像Ibin。
3.根据权利要求1所述的红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于：所述将二值化图像Ibin定义四个区域，包括：
定义二值化图像Ibin为整图区，在二值化图像内设置两个同心且大小不同的矩形框，其中小矩形框内的区域为关键区，大矩形框内的区域为关注区，大矩形框与二值化图像Ibin边缘之间的区域为无关区。
4.根据权利要求1所述的红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于：所述对二值化图像Ibin进行盲元连通区域标识，包括：
选取二值化图像Ibin中某一盲元点，判断其周围像素点中是否有相邻盲元，如果是，则该盲元点与相邻盲元均为该盲元连通区域中的点；否则，该盲元的连通区域为该盲元点。
5.根据权利要求1所述的红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于：所述计算盲元概率密度pd，包括：分别计算关键区、关注区内的盲元概率密度；
计算盲元概率密度为：
将对应区域进行网格划分，计算每个网格的盲元数量与对应区域所有盲元数量的占比，得到该区域内每个网格的盲元概率密度pd，其中，所有网格盲元概率密度pd的最大值记为pdmax。
6.根据权利要求1所述的红外成像盲元的统计分析及评价方法，其特征在于：所述计算盲元密度dens，包括：分别计算关键区、关注区、无关区和整图区内的盲元密度；
计算盲元密度为：
计算对应区域内的盲元数量与对应区域内像...
【专利技术属性】
技术研发人员：史泽林，向伟，惠斌，邬抒航，石轶，花海洋，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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