本发明专利技术为解决现有技术通过快门校正提高红外探测成像的均匀性，受到各种环境以及自身镜头影响，引入额外的非均匀噪声，导致快门校正后图像的均匀性会严重降低，影响成像质量的技术问题，而提供了一种改进红外图像的自适应快门校正方法。该校正方法包括以下步骤：步骤1)标定快门参数：采集高温和低温下的两幅黑体图像，计算增益系数；计算非均匀性标定校正参数；步骤2)快门校正：关闭快门，采集待校正图像作为当前快门图像数据；计算当前快门图像数据与低温黑体图像数据之间的相关性，并根据其相关性对非均匀性标定校正参数进行修正；遍历待校正图像中的像素点，结合修正后的非均匀性校正参数，计算得到待校正图像校正后的图像数据。据。据。
【技术实现步骤摘要】
一种改进红外图像的自适应快门校正方法
[0001]本专利技术涉及红外探测成像
，具体涉及一种改进红外图像的自适应快门校正方法。
技术介绍
[0002]在红外探测成像过程中，红外探测器受到各种环境以及自身因素影响，红外图像的非均匀性随着时间推移呈增长趋势，严重影响红外探测器成像的质量。为了提升成像质量在时间轴上的稳定性，需要通过快门校正来提高成像的均匀性。目前，采用两点校正对红外图像进行非均匀校正。红外探测器受环境温度影响极大，需要不停的周期性的更新校正系数。
[0003]现有的非均匀性校正算法为Y＝KX+B，其中，X表示非均匀校正前的图像数据，K表示增益系数，B表示偏置系数，Y表示非均匀校正后的图像数据。增益系数K、偏置系数B均为出厂标定数据，仅能消除探测器自身带来的图像非均匀性。
[0004]通过采集快门图像数据替代低温数据可以一定程度上削弱环境非均匀性，但对于传统红外探测器，考虑到结构设计与外形美观等因素，快门只能位于镜头与机芯中间，此时，单纯利用采集到的快门数据替代低温数据无法消除镜头和快门温度不均匀引起的非均匀性。并且，在实际的应用中，环境温度会发生变化，导致快门片温度不均匀，从而影响快门校正的质量。在进行快门校正时，利用提前标定好的偏置系数B，随着时间推移，温度的变化，也无法克服实际应用时环境因素带来的非均匀性。
技术实现思路
[0005]本专利技术为解决现有技术在红外探测成像通过快门校正提高成像的均匀性，受到各种环境以及自身镜头因素影响，使快门挡片温度不均匀引入额外的非均匀噪声，导致快门校正后图像的均匀性会严重降低，影响成像质量的技术问题，而提供了一种改进红外图像的自适应快门校正方法。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]一种改进红外图像的自适应快门校正方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
[0008]步骤1)、标定快门参数
[0009]1.1、红外探测器在工作温度范围内，在镜头前采集高温和低温下的两幅黑体图像，根据两点非均匀性校正法计算增益系数K；
[0010]1.2、根据步骤1.1获取的低温黑体图像，计算红外探测器的非均匀性标定校正参数Δ(i,j)：
[0011][0012]其中，D2(i,j)为低温黑体图像第i行、第j列像素点对应的灰度值；
[0013]为低温黑体图像第i行、第j列像素点对应的空域平均灰度值；
[0014]1.3、保存快门标定参数，所述快门标定参数包括低温黑体图像数据D2(i,j)，增益
系数K以及非均匀性标定校正参数Δ(i,j)；
[0015]步骤2)、快门校正
[0016]2.1、加载快门标定参数；
[0017]2.2、关闭快门，采集待校正图像中连续的Num帧图像序列，计算图像序列的时域平均图像，作为当前快门图像数据D
′
(i,j)；Num≥1；
[0018]2.3、计算当前快门图像数据D
′
(i,j)与低温黑体图像数据D2(i,j)之间的相关性，并根据其相关性对非均匀性标定校正参数Δ(i,j)进行修正，得到修正后的非均匀性校正参数Δ
′
(i,j)；
[0019]2.4、遍历待校正图像中的像素点，结合修正后的非均匀性校正参数Δ
′
(i,j)，计算得到待校正图像校正后的图像数据Y(i,j)；
[0020]Y(i,j)＝K[X(i,j)
‑
[D
′
(i,j)
‑
para1
×
Δ
′
(i,j)]]+P(i,j)
[0021]其中，X(i,j)为待校正图像校正前的图像数据；para1为程度阈值；
[0022]P(i,j)为低温黑体图像数据D2(i,j)校正后的低温图像数据均值；
[0023][0024]M、N分别为黑体图像的行数和列数，i∈[1,M],j∈[1,N]。
[0025]进一步地，步骤2.3具体为：
[0026]2.3.1、将非均匀性标定校正参数Δ(i,j)作为模板数据，计算模板数据的均值Δ_mean(i,j)：
[0027][0028]2.3.2、计算当前快门图像数据D
′
(i,j)与低温黑体图像数据D2(i,j)的差值图像diff(i,j)：
[0029]diff(i,j)＝D
′
(i,j)
‑
D2(i,j)
[0030]2.3.3、计算差值图像diff(i,j)的均值diff_mean(i,j)：
[0031][0032]2.3.4、以winsize_DV
×
winsize_DH大小的网格，分别对非均匀性标定校正参数Δ(i,j)和差值图像diff(i,j)进行网格划分；
[0033]winsize_DV取值为(1,M)范围内可被M整除的正整数，winsize_DH取值为(1,N)范围内可被N整除的正整数；
[0034]2.3.5、分别计算非均匀性标定校正参数Δ(i,j)网格内的协方差mix_sum，和差值图像diff(i,j)网格内的标准差part_mod_sum；
[0035][0036][0037]其中，height_start为网格的起始行位置，height_end为网格的最末行位置，width_start为网格的起始列位置，width_end为网格的最末列位置；
[0038]2.3.6、计算非均匀性标定校正参数Δ(i,j)和差值图像diff(i,j)对应位置网格的网格间相关系数cor(idx)：
[0039][0040]其中，cor(idx)第idx个网格的网格间相关系数；
[0041]2.3.7、设定相关性阈值Thr，修正网格间相关系数；
[0042][0043]其中，cor
′
(idx)为修正后第idx个网格的网格间相关系数；
[0044]2.3.8、计算非均匀性标定校正参数Δ(i,j)和差值图像diff(i,j)间的全局相关系数cor_mean：
[0045][0046]其中，k为网格个数，
[0047]count1为网格间相关系数满足cor[idx]≥Thr的网格的数量；
[0048]2.3.9、计算修正后的非均匀性校正参数Δ
′
(i,j)：
[0049]Δ
′
(i,j)＝cor_mean
×
diff(i,j)。
[0051]进一步地，步骤2.2中，Num为32、64或128。
[0052]进一步地，步骤2.4中，para1∈(0,2)。
[0053]进一步地，步骤2.3.4中，winsize_DV＝winsize_DH＝16。
[0054]进一步地，步骤2.3.7中，Thr∈(0,1)。
[0055]与现本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种改进红外图像的自适应快门校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、标定快门参数1.1、红外探测器在工作温度范围内，在镜头前采集高温和低温下的两幅黑体图像，根据两点非均匀性校正法计算增益系数K；1.2、根据步骤1.1获取的低温黑体图像，计算红外探测器的非均匀性标定校正参数Δ(i,j)：其中，D2(i,j)为低温黑体图像第i行、第j列像素点对应的灰度值；为低温黑体图像第i行、第j列像素点对应的空域平均灰度值；1.3、保存快门标定参数，所述快门标定参数包括低温黑体图像数据D2(i,j)，增益系数K以及非均匀性标定校正参数Δ(i,j)；步骤2)、快门校正2.1、加载快门标定参数；2.2、关闭快门，采集待校正图像中连续的Num帧图像序列，计算图像序列的时域平均图像，作为当前快门图像数据D
′
(i,j)；Num≥1；2.3、计算当前快门图像数据D
′
(i,j)与低温黑体图像数据D2(i,j)之间的相关性，并根据其相关性对非均匀性标定校正参数Δ(i,j)进行修正，得到修正后的非均匀性校正参数Δ
′
(i,j)；2.4、遍历待校正图像中的像素点，结合修正后的非均匀性校正参数Δ
′
(i,j)，计算得到待校正图像校正后的图像数据Y(i,j)；Y(i,j)＝K[X(i,j)
‑
[D
′
(i,j)
‑
para1
×
Δ
′
(i,j)]]+P(i,j)其中，X(i,j)为待校正图像校正前的图像数据；para1为程度阈值；P(i,j)为低温黑体图像数据D2(i,j)校正后的低温图像数据均值；M、N分别为图像的行数和列数，i∈[1,M],j∈[1,N]。2.根据权利要求1所述的改进红外图像的自适应快门校正方法，其特征在于，步骤2.3具体为：2.3.1、将非均匀性标定校正参数Δ(i,j)作为模板数据，计算模板数据的均值Δ_mean(i,j)：2.3.2、计算当前快门图像数据D
′
(i,j)与低温黑体图像数据D2(i,j)的差值图像diff(i,j)：diff(i,j)＝D
′
(i,j)
‑
【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，宋洁，陈继铭，杨遥，韩雷，
申请(专利权)人：西安中科立德红外科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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