红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置。该红外图像条纹消除方法包括：获取当前帧图像数据；对当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵；根据当前帧图像数据和低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵；根据高频数据矩阵和灰度权重矩阵获取条纹数据；从高频数据矩阵中分离条纹数据，并将当前帧图像数据与条纹数据做差以消除条纹。通过上述方式，本发明专利技术能够在正常去除条纹噪声的同时尽可能保留图像细节信息，不易产生反条纹问题。

【技术实现步骤摘要】
红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置
本申请涉及红外图像处理
，特别是涉及一种红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置。
技术介绍
红外焦平面阵列传感器凭借其体积小、成本低、灵敏度高等特点，被广泛应用于各红外成像设备中。但受限于目前探测器制造工艺，红外焦平面阵列传感器各个探测器单元之间的响应率存在较为明显的非均匀性，严重影响红外图像成像质量。条纹非均匀性作为一种特殊的非均匀性，其产生主要是因为红外焦平面上不同行或列的探测器单元采用不同的读出电路，读出电路偏置电压的差异最终会在红外图像上形成明暗相间的条纹。尽管该条纹也属于非均匀性的一种，但传统的两点非均匀性校正无法对其进行较好的去除，故研究者们提出基于统计匹配的方法、基于数字滤波的方法、基于变分正则化的方法等一系列方法。其中基于数字滤波的条纹非均匀性校正方法主要是利用滤波的方法将条纹非均匀性数据提取出来，然后使用原始数据减去条纹数据进行校正。条纹非均匀数据的提取对校正结果影响较大，若未完全分离出条纹数据，则会导致条纹去除不掉；若过度提取条纹数据，则会对正常边缘细节信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种红外图像条纹消除方法，其特征在于，包括：/n获取当前帧图像数据；/n对所述当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵；/n根据所述当前帧图像数据和所述低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵；/n根据所述高频数据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据；/n从所述高频数据矩阵中分离所述条纹数据，并将所述当前帧图像数据与所述条纹数据做差以消除条纹。/n

【技术特征摘要】
1.一种红外图像条纹消除方法，其特征在于，包括：
获取当前帧图像数据；
对所述当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵；
根据所述当前帧图像数据和所述低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵；
根据所述高频数据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据；
从所述高频数据矩阵中分离所述条纹数据，并将所述当前帧图像数据与所述条纹数据做差以消除条纹。


2.根据权利要求1所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述对所述当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵包括：
计算各个第一像素点的灰度值和各个第二像素点的灰度值，所述第一像素点为所述当前帧图像的像素点，所述第二像素点为所述第一像素点的邻域窗口内的像素点；
根据每个所述第一像素点的灰度值与所述第二像素点的灰度值的差异，以及根据预设高斯函数生成各个与所述第二像素点对应的高斯灰度权重值；
分别对每个所述第一像素点的邻域窗口内的各个与所述第二像素点对应的高斯灰度权重值求平均值，得到每个所述第一像素点对应的灰度权重值，所述灰度权重矩阵由各个所述灰度权重值组成；
分别对每个所述第一像素点的邻域窗口内的所有第二像素点的灰度值以及与所述第二像素点对应的所述高斯灰度权重值进行加权处理，得到每个所述第一像素点对应的低频数据，所述低频数据矩阵由各个所述低频数据组成。


3.根据权利要求2所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像数据和所述低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵包括：
将所述当前帧图像数据与所述低频数据矩阵做差得到所述高频数据矩阵，所述高频数据矩阵包括各个与所述第一像素点对应的高频数据。


4.根据权利要求3所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述高频数据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据包括：
根据所述灰度权重矩阵确定含有所述条纹数据特征的目标像素点，将所述高频数据矩阵中与所述目标像素点对应的高频数据确定为条纹数据。


5.根据权利要求4所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述灰度权重矩阵确定含有所述条纹数据特征的目标像素点，将所述高频数据矩阵中与所述目标像素点对应的高频数据确定为条纹数据包括：
对所述灰度权重矩阵进行均值滤波处理，得到滤波权重矩阵，所述滤波权重矩阵包括各个与所述第一像素点对应的滤波权重值；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李骏，杨志强，刘晓沐，王松，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33