红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括在红外成像设备的生产过程中，利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测；在红外成像设备的使用过程中，对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理，得到每个窗口的最大值和最小值；若待输出红外图像满足预设判定条件，则基于待输出红外图像的方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机盲元和闪盲元。盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元；预设判定条件基于最大值、最小值和第四预设阈值之间的关系生成。本申请在不增加工艺时长的基础上，可快速、准确地检测任何一种类型的盲元，减少盲元误判现象的发生。

Infrared blind element detection method, device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质
本申请涉及红外成像设备制备
，特别是涉及一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，制冷红外探测器工作在制冷的环境中，探测器在每次上电和断电过程中往往经历高低温之间的温度冲击。由于现有制作工艺和原材料的局限性，红外成像往往存在国军标GB/T17444-2013中描述的响应率小于平均响应率1/2的死像元和噪声电压大于平均噪声电压2倍的过热像元。其中，国军标中的无效像元也称为盲元，包括死像元和过热像元两种。在实际应用中，利用国军标中的通用判定条件无法实现所有盲元的判定，会存在盲元漏判的情况。而盲元的存在严重制约了红外成像效果，对红外探测器的应用及推广造成严重影响。实际工程中盲元在红外图像中表现为孤立或连续的亮点和暗点，部分亮点和暗点不随场景温度变化而变化，仅仅在空间上表现为灰度与周围邻域差异较大的点，形成固定盲元；部分盲元表现为随着时间的变化忽明忽暗的闪烁像元，形成闪盲元；部分盲元表现为随温度或者时间变化随机出现的亮点或者暗点，形成随机盲元。通过一定的方法对盲元进行精确检测，然后利用合适的盲元补偿算法对检测出来的盲元进行替换，从而可提高红外成像的质量，对红外探测器的应用推广具有重要应用价值。相关技术通常通过基于黑体定标的检测方法和基于场景的检测方法来检测盲元。黑体定标法通过标定过程中获取的均匀黑体图像，然后依据国标中像元的响应率及噪声等指标判定盲元。这种方法由于原理简单，应用广泛，但是无法处理随机盲元。基于场景检测法不依赖黑体参考源，可以处理随机盲元，但普遍存在容易误判，运算量较大，受图像非均匀性影响较大的缺点。鉴于此，如何在不增加工艺时长的基础上，可对任何一种盲元进行准确度高的盲元检测，减少盲元误判现象的发生，是所属
人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请提供了一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质，在不增加工艺时长的基础上，可快速、准确地检测任何一种类型的盲元，减少盲元误判现象的发生。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：本专利技术实施例一方面提供了一种红外盲元检测方法，包括：在红外成像设备的生产过程中，利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测；所述盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元；在用户使用所述红外成像设备过程中，对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理，得到每个窗口的最大值和最小值；若所述待输出红外图像满足预设判定条件，基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元；其中，所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定，所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定，所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定；所述预设判定条件基于所述最大值、所述最小值和第四预设阈值之间的关系确定。可选的，所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定包括：采用黑体标定方法采集多帧连续高温图像和多帧连续低温图像；利用非均匀性校正后的图像计算得到的增益值计算累计概率密度分布函数，以得到所述增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值；将当前增益值不在所述预设取值范围内的像元判定为所述模型像元。可选的，所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定包括：计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵；遍历所述高温时域极值绝对值矩阵中的每个元素，若所述高温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第一预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数，则将所述当前元素值对应的像素点归类至第一类时域盲元集中；计算非均匀性校正后的多帧低温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到低温均值矩阵和低温时域极值绝对值矩阵；遍历所述低温时域极值绝对值矩阵中的每个元素，若所述低温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第五预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数，则将所述当前元素值对应的像素点归类至第二类时域盲元集中；合并所述第一类时域盲元集和所述第二类时域盲元集中时域盲元，以得到用于确定定标过程中的闪盲元。可选的，所述计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵包括：利用均值矩阵关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵，得到高温均值矩阵；所述均值矩阵关系式为：利用时域极值计算关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温时域极值绝对值矩阵，所述时域极值计算关系式为：式中，meanFigT1(i,j)为所述高温均值矩阵，minmaxFigT1(i,j)为所述高温时域极值绝对值矩阵，Region＝{1,2,3,…,num}，num为高温点图像的总帧数，figT1frame(i,j)为温度为T1时，第frame帧校正后的高温点图像的第i行第j列的值。可选的，所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定包括：计算非均匀性校正后多帧高温点图像和低温点图像的灰度均值，得到高温均值和低温均值；将所述高温均值和所述低温均值进行相减，得到所述响应矩阵；将所述响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值；若所述响应矩阵中的当前元素值与所述面阵均值的差值大于预设第六预设阈值，则所述当前元素值对应的像元判定为所述响应盲元。可选的，所述将所述响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值为：利用面阵均值计算关系式计算所述面阵均值，所述面阵均值计算关系式为：response(i,j)＝meanFigT1(i,j)-meanFigT2(i,j)；式中，response(i,j)为所述响应矩阵，meanResponse为所述面阵均值，m*n为所述面阵的长和宽，meanFigT1(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为T1时对应像素点的均值矩阵，meanFigT2(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为T2时对应像素点的均值矩阵。可选的，所述预设邻域值为M*N，所述若所述待输出红外图像满足预设判定条件，所述基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元包括：若所述待输出红外图像outFig以(i，j)为中心的M*N的最大值和最小值分别为tempMax、最小值tempMin，所述预设判定条件为：计算所述待输出红外图像去除中心点后的方差variance(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种红外盲元检测方法，其特征在于，包括：/n在红外成像设备的生产过程中，利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测；所述盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元；/n在用户使用所述红外成像设备过程中，对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理，得到每个窗口的最大值和最小值；/n若所述待输出红外图像满足预设判定条件，基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元；/n其中，所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定，所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定，所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定；所述预设判定条件基于所述最大值、所述最小值和第四预设阈值之间的关系确定。/n

【技术特征摘要】
1.一种红外盲元检测方法，其特征在于，包括：
在红外成像设备的生产过程中，利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测；所述盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元；
在用户使用所述红外成像设备过程中，对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理，得到每个窗口的最大值和最小值；
若所述待输出红外图像满足预设判定条件，基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元；
其中，所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定，所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定，所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定；所述预设判定条件基于所述最大值、所述最小值和第四预设阈值之间的关系确定。


2.根据权利要求1所述的红外盲元检测方法，其特征在于，所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定包括：
采用黑体标定方法采集多帧连续高温图像和多帧连续低温图像；
利用非均匀性校正后的图像计算得到的增益值计算累计概率密度分布函数，以得到所述增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值；
将当前增益值不在所述预设取值范围内的像元判定为所述模型像元。


3.根据权利要求1所述的红外盲元检测方法，其特征在于，所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定包括：
计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵；
遍历所述高温时域极值绝对值矩阵中的每个元素，若所述高温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第一预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数，则将所述当前元素值对应的像素点归类至第一类时域盲元集中；
计算非均匀性校正后的多帧低温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到低温均值矩阵和低温时域极值绝对值矩阵；
遍历所述低温时域极值绝对值矩阵中的每个元素，若所述低温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第五预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数，则将所述当前元素值对应的像素点归类至第二类时域盲元集中；
合并所述第一类时域盲元集和所述第二类时域盲元集中时域盲元，以得到用于确定定标过程中的闪盲元。


4.根据权利要求3所述的红外盲元检测方法，其特征在于，所述计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵包括：
利用均值矩阵关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵，得到高温均值矩阵；所述均值矩阵关系式为：



利用时域极值计算关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的时域极值绝对值矩阵，得到高温时域极值绝对值矩阵，所述时域极值计算关系式为：



式中，meanFigT1(i,j)为所述高温均值矩阵，minmaxFigT1(i,j)为所述高温时域极值绝对值矩阵，Region＝{1,2,3,…,num}，num为高温点图像的总帧数，figT1frame(i,j)为温度为T1时，第frame帧校正后的高温点图像的第i行第j列的值。


5.根据权利要求1所述的红外盲元检测方法，其特征在于，所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温...

【专利技术属性】
技术研发人员：于盛楠，康萌萌，沙李鹏，王博雅，胡喜庆，王志杰，王静，
申请(专利权)人：烟台艾睿光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37