图像条纹噪声去除方法以及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像条纹噪声去除方法以及相关装置，其中，所述去除方法包括：获得包含第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声的图像，其中，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声均沿第一方向延伸，且在与所述第一方向相互垂直的第二方向上，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声交替排布；获得所述第一类型条纹噪声上的每个待处理像素点、以及在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息；根据所述灰度信息确定所述待处理像素点为噪声像素点或正常像素点；校正所述图像中的所述噪声像素点。通过上述方式，本申请可以对包含ABAB条纹形式分布的图像进行去噪处理。的图像进行去噪处理。的图像进行去噪处理。

【技术实现步骤摘要】
图像条纹噪声去除方法以及相关装置


[0001]本申请属于显示
，具体涉及一种图像条纹噪声去除方法以及相关装置。

技术介绍

[0002]红外热成像技术利用物体红外辐射强度的不同进行成像，凭借其不受光照因素影响，穿透能力强等优点，被广泛应用于安防、军事、医疗等领域。但受目前红外探测器制造工艺限制，红外焦平面阵列存在较为明显的非均匀性，严重影响红外图像成像质量。
[0003]例如，一些热成像设备探测器在进行数据采集控制时，在时钟上升沿(下降沿)采集奇数行(列)数据，在时钟下降沿(上升沿)采集偶数行(列)数据，从而造成ABAB规律分布的特殊条纹噪声，俗称AB列(行)。目前，针对特殊条纹噪声的处理缺少相关研究以及有效处理方法。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种图像条纹噪声去除方法以及相关装置，以对包含ABAB条纹形式分布的图像进行去噪处理。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种图像条纹噪声去除方法，包括：获得包含第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声的图像，其中，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声均沿第一方向延伸，且在与所述第一方向相互垂直的第二方向上，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声交替排布；获得所述第一类型条纹噪声上的每个待处理像素点、以及在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息；根据所述灰度信息确定所述待处理像素点为噪声像素点或正常像素点；校正所述图像中的所述噪声像素点。
[0006]为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种图像特殊条纹噪声去除装置，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器内存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现上述任一实施例中所述的噪声去除方法。
[0007]为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种存储装置，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现上述任一实施例中所述的噪声去除方法。
[0008]区别于现有技术情况，本申请的有益效果是：本申请中针对ABAB(其中，A代表第一类型条纹噪声，B代表第二类型条纹噪声)形式的条纹噪声的特殊性，可以根据第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声的灰度信息之间的差异性将待处理像素点确定为噪声像素点和正常像素点。相比于现有技术中基于滤波方式提取噪声的方法，本申请所提供的方案更具有针对性，且因不涉及复杂的滤波操作，软件、硬件实现更为简单，可移植性更强。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使
用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
[0010]图1为本申请图像条纹噪声去除方法一实施方式的流程示意图；
[0011]图2为图1中步骤S101对应的图像处理前后一实施方式的对比示意图；
[0012]图3为图1中步骤S103对应的一实施方式的流程示意图；
[0013]图4为图1中步骤S103对应的另一实施方式的流程示意图；
[0014]图5为图1中步骤S104对应的一实施方式的流程示意图；
[0015]图6为本申请图像特殊条纹噪声去除装置一实施方式的框架示意图；
[0016]图7为本申请图像特殊条纹噪声去除装置一实施方式的结构示意图；
[0017]图8为本申请存储装置一实施方式的框架示意图。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]请参阅图1，图1为本申请图像条纹噪声去除方法一实施方式的流程示意图，该去除方法包括：
[0020]S101：获得包含第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声的图像，其中，第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声均沿第一方向延伸，且在与第一方向相互垂直的第二方向上，第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声交替排布。
[0021]具体地，在本实施例中，上述图像可以为热成像图像(例如，红外图像等)，也可以为可见光图像等。上述第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声在图像中以ABAB形式分布，且上述第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声中的一个可以为亮条纹噪声，另一个可以为暗条纹噪声，相邻两个第一类型条纹噪声或相邻两个第二类型条纹噪声中的细节信息(例如，噪声像素点个数、噪声像素点位置等)可以不同。上述图像中ABAB形式条纹噪声的特点为：相邻的相同类型的条纹噪声之间的差异较小，而相邻的不同类型的条纹噪声之间的差异较大。下面所进行的去除方法可以利用上述特点，具体将在后续说明。
[0022]此外，上述步骤S101中所提及的第一方向和第二方向中的一个可以为行方向，另一个可以为列方向。例如，如图2所示，图2为图1中步骤S101对应的图像处理前后一实施方式的对比示意图。其中，图2(a)代表图像处理前，图2(b)代表处理后。从图2(a)中可以明显看出图像中存在多个沿列方向排布的亮条纹和暗条纹，且亮条纹和暗条纹沿行方向依次交替排列。
[0023]S102：获得第一类型条纹噪声上的每个待处理像素点、以及在第二方向上位于待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息。
[0024]具体地，在一个实施方式中，上述步骤S102之前，还可以包括：沿第一方向将图像划分为多个区域，每个区域内所包含的条纹噪声的个数相同，其中，上述第一方向是第一类型噪声条纹和第二类型噪声条纹延伸的方向。以图2a为例，图2a中包含M1行、M2列数据，且
图2a中条纹噪声沿列方向延伸；在上述步骤S102之前，可以沿列方向将图像划分为N个区域，每个区域内均包含M2列数据，每个区域内所包含的行数可以相同，例如，均为M1/N行，此时N为可以被M1整除的数值，具体N值大小可以根据实际需求进行设定。上述对图像进行分区域处理的方式在一定程度上体现了本申请算法的局部特性，可以使得后续去噪过程取得更优异的效果，使得条纹噪声去除的更为干净。
[0025]在又一个实施方式中，上述步骤S102中获得在第二方向上位于待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息的步骤包括：获得在第二方向上(例如，图2a中行方向)位于待处理像素点周围的至少两个像素点的灰度信息，且至少两个像素点包括与待处理像素点在第二方向上相邻的两个像素点，此时待处理像素点在第二方向上位于相邻的两个像素点之间。
[0026]例如，可以获得在第二方向上分别位于待处理像素点B1一侧以及另一侧的第一相邻像素点A1和第二相邻像素点A2的灰度信息，此时待处理像素点B1、第一相邻像素点A1、第二相邻像素点A2在第二方向上的位置关系为A1B1A2。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像条纹噪声去除方法，其特征在于，包括：获得包含第一类型条纹噪声和第二类型条纹噪声的图像，其中，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声均沿第一方向延伸，且在与所述第一方向相互垂直的第二方向上，所述第一类型条纹噪声和所述第二类型条纹噪声交替排布；获得所述第一类型条纹噪声上的每个待处理像素点、以及在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息；根据所述灰度信息确定所述待处理像素点为噪声像素点或正常像素点；校正所述图像中的所述噪声像素点。2.根据权利要求1所述的噪声去除方法，其特征在于，所述获得在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息的步骤，包括：获得在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的至少两个像素点的灰度信息，且所述至少两个像素点包括与所述待处理像素点相邻的两个像素点。3.根据权利要求2所述的噪声去除方法，其特征在于，所述获得在所述第二方向上位于所述待处理像素点周围的多个像素点的灰度信息的步骤，包括：获得在所述第二方向上位于所述待处理像素点一侧的一个第一相邻像素点、以及位于所述待处理像素点另一侧的第二相邻像素点和第三像素点的灰度信息，其中，所述第二相邻像素点位于所述待处理像素点和所述第三像素点之间。4.根据权利要求3所述的噪声去除方法，其特征在于，所述根据所述灰度信息确定所述待处理像素点为噪声像素点或正常像素点的步骤，包括：获得所述待处理像素点与所述第一相邻像素点之间的第一灰度差值、所述待处理像素点与所述第二相邻像素点之间的第二灰度差值、所述第一相邻像素点与所述第二相邻像素点之间的第三灰度差值、所述待处理像素点与所述第三像素点之间的第四灰度差值；判断所述第一灰度差值的绝对值和所述第二灰度差值的绝对值是否均小于第一阈值、以及所述第三灰度差值的绝对值和所述第四灰度差值的绝对值是否均小于第二阈值，其中，所述第一阈值大于所述第二阈值；若是，则所述待处理像素点为所述噪声像素点；否则，所述待处理像素点为正常像素点。5.根据权利要求4所述的噪声去除方法，其特征在于，所述校正所述图像中的所述噪声像素点的步骤，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李骏，杨志强，刘晓沐，
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：