本申请实施例公开了一种红外图像条纹噪声的处理方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，其中二值化图像的像素点包括条纹噪声像素点和非条纹噪声像素点；对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像；根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理。通过执行本技术方案，可以实现对任意红外图像的条纹噪声都能够准确的进行条纹噪声识别，并精准滤除红外图像的条纹噪声的效果。图像的条纹噪声的效果。图像的条纹噪声的效果。
【技术实现步骤摘要】
红外图像条纹噪声的处理方法、装置、介质及电子设备
[0001]本申请实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种红外图像条纹噪声的处理方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
[0002]在红外成像系统中，红外焦平面阵列通常是同一列像元共享同一个输出电路，由于行输出电路偏置电压不完全一致，同时输出电路存在非均匀性，使得红外成像系统产生的图像中会包含以条纹为主要特征的非均匀噪声，称为条纹噪声。条纹的方向与成像系统的扫描方向一致。从获得的图像角度看，一般沿图像的水平方向或竖直方向分布，且条纹分布方向一致。
[0003]然而，红外图像上条纹噪声的存在，严重的影响了红外图像的成像质量。并且还对基于红外图像进行的目标检测、图像分类等带来干扰。因此，如何去除红外图像的条纹噪声成为了本领域技术人员亟待解决的技术难题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种红外图像条纹噪声的处理方法、装置、介质及电子设备，可以实现对任意红外图像的条纹噪声都能够准确的进行条纹噪声识别，并精准滤除红外图像的条纹噪声的效果。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种红外图像条纹噪声的处理方法，该方法包括：
[0006]采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，其中二值化图像的像素点包括条纹噪声像素点和非条纹噪声像素点；
[0007]对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像；
[0008]根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理。
[0009]可选的，采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，包括：
[0010]将目标红外图像与至少两个目标方向的卷积模板进行卷积运算，得到每个像素点的至少两个梯度值；
[0011]对每个像素点的至少两个梯度值进行取最大值处理，得到每个像素点的最终梯度值；
[0012]根据每个像素点的最终梯度值与预设梯度值范围的关系，确定目标红外图像的二值化图像。
[0013]可选的，根据每个像素点的最终梯度值与预设梯度值范围的关系，确定目标红外图像的二值化图像，包括：
[0014]根据各像素点的最终梯度值，与预设第一梯度阈值和第二梯度阈值之间的大小关系，确定各像素点的二值化值；其中，若像素点的最终梯度值的大小在第一梯度阈值和第二梯度阈值之间，确定该像素点的二值化值为1，若像素点的最终梯度值的大小不在第一梯度
阈值和第二梯度阈值之间，确定该像素点的二值化值为0，其中第一梯度阈值小于第二梯度阈值；
[0015]根据各像素点的二值化值，得到目标红外图像的二值化图像。
[0016]可选的，对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像，包括：
[0017]以二值化图像中的任意目标像素点为中心，根据预设搜索窗的范围，确定统计范围；
[0018]计算统计范围内二值化值为1的数量；
[0019]若二值化值为1的数量符合预设标准，则确定目标像素点的修正结果为条纹噪声像素点，若二值化值为1的数量不符合预设标准，则确定目标像素点的修正结果为非条纹噪声像素点；
[0020]根据所有像素点的修正结果，确定修正后的二值化图像。
[0021]可选的，所述搜索窗包括竖直搜索窗或水平搜索窗。
[0022]可选的，根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理，包括：
[0023]根据修正后的二值化图像，确定任意的目标条纹噪声像素点为细条纹噪声点或者为宽条纹噪声点；其中，细条纹噪声点的条纹噪声宽度为一个像素点，宽条纹噪声点的条纹噪声宽度为至少两个像素点；
[0024]根据与细条纹噪声点和宽条纹噪声点对应的条纹噪声滤除策略，确定目标条纹噪声像素点的条纹噪声滤除策略；
[0025]根据所确定的条纹噪声滤除策略，对目标条纹噪声像素点进行条纹噪声滤除处理。
[0026]可选的，所述条纹噪声滤除策略包括：
[0027]若为细条纹噪声点，则将目标红外图像中与条纹方向垂直方向上的的两个相邻像素点的像素值进行加权平均处理，作为细条纹噪声点的像素值变更值；
[0028]若为宽条纹噪声点，则将与条纹方向垂直方向上的的至少两个相邻像素点的像素值取中值，作为宽条纹噪声点的像素值变更值。
[0029]可选的，在将目标红外图像与至少两个目标方向的卷积模板进行卷积运算之前，所述方法还包括：
[0030]确定目标红外图像的条纹噪声方向；
[0031]根据所述条纹噪声方向，确定卷积模板的目标方向。
[0032]第二方面，本申请实施例提供了一种红外图像条纹噪声的处理装置，该装置包括：
[0033]二值化图像确定模块，用于采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，其中二值化图像的像素点包括条纹噪声像素点和非条纹噪声像素点；
[0034]二值化图像修正模块，用于对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像；
[0035]噪声处理模块，用于根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理。
[0036]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程
序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的红外图像条纹噪声的处理方法。
[0037]第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的红外图像条纹噪声的处理方法。
[0038]本申请实施例所提供的技术方案，采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，其中二值化图像的像素点包括条纹噪声像素点和非条纹噪声像素点；对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像；根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理。通过采用本申请所提供的技术方案，可以实现对任意红外图像的条纹噪声都能够准确的进行条纹噪声识别，并精准滤除红外图像的条纹噪声的效果。
附图说明
[0039]图1是本申请实施例提供的红外图像条纹噪声的处理方法的流程图；
[0040]图2是本申请实施例提供的去条纹噪声的示意图；
[0041]图3是本申请实施例提供的卷积模板的示意图；
[0042]图4是本申请实施例提供的红外图像条纹噪声的处理装置的结构示意图；
[0043]图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种红外图像条纹噪声的处理方法，其特征在于，包括：采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，其中二值化图像的像素点包括条纹噪声像素点和非条纹噪声像素点；对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像；根据修正后的二值化图像，对目标红外图像进行条纹噪声滤除处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用预设规则确定目标红外图像的二值化图像，包括：将目标红外图像与至少两个目标方向的卷积模板进行卷积运算，得到每个像素点的至少两个梯度值；对每个像素点的至少两个梯度值进行取最大值处理，得到每个像素点的最终梯度值；根据每个像素点的最终梯度值与预设梯度值范围的关系，确定目标红外图像的二值化图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每个像素点的最终梯度值与预设梯度值范围的关系，确定目标红外图像的二值化图像，包括：根据各像素点的最终梯度值，与预设第一梯度阈值和第二梯度阈值之间的大小关系，确定各像素点的二值化值；其中，若像素点的最终梯度值的大小在第一梯度阈值和第二梯度阈值之间，确定该像素点的二值化值为1，若像素点的最终梯度值的大小不在第一梯度阈值和第二梯度阈值之间，确定该像素点的二值化值为0，其中第一梯度阈值小于第二梯度阈值；根据各像素点的二值化值，得到目标红外图像的二值化图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对二值化图像中每个像素点预设范围内的像素点二值化值进行统计，根据统计结果对该像素点进行修正，得到修正后的二值化图像，包括：以二值化图像中的任意目标像素点为中心，根据预设搜索窗的范围，确定统计范围；计算统计范围内二值化值为1的数量；若二值化值为1的数量符合预设标准，则确定目标像素点的修正结果为条纹噪声像素点，若二值化值为1的数量不符合预设标准，则确定目标像素点的修正结果为非条纹噪声像素点；根据所有像素点的修正结果，确定修正后的二值化图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述搜索窗包括竖直搜索窗或水平搜索窗。...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓晖，孙岳，
申请(专利权)人：浙江宇视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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