【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外图像校正领域，尤其是涉及一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法及装置。
技术介绍
1、红外成像技术在生态环境，灾害及应急管理监测等领域具有广泛的应用。然而，由于制作材料的缺陷和工艺控制的不确定性，导致红外探测器各探元对同一均匀区域的辐射输入的响应输出不同，从而引起了图像的非均匀性，严重影响了红外图像的可用性和可解释性。
2、由于制作材料、工艺等的缺陷，探测器获取的红外图像往往会受到探元和读出电路引起的两种非均匀噪声的叠加影响。此外，受电路动态范围的限制红外探测器的输出响应在输出信号的低端和高端表现出很强的非线性。
3、为了解决上述问题，研究人员提出了两类方法，一类是参考标准辐射源的定标校正方法，如公开号为cn102289788a的中国专利文献公开了一种多通道红外探测器中条纹非均匀性实时校正方法，利用标准参考辐射源对原始红外图像进行校正；第二类是根据探测场景自动进行校正系数的计算，并自动开展相应的校正系数的更新，如公开号为cn106342194a的中国专利文献公开了一种地面场景下的红外图像非均匀性校正方法，处理过程与图像数据的输入周期同步进行，实现校正系数的迭代更新。
4、第一类方法的核心思想是利用均匀辐射物体作为辐射源，测得红外焦平面探测器各个探元对于固定温度的辐射响应值，通过两点法或多点法求得非均匀校正系数。然而随着探测器使用时间的增长，校正系数也会发生改变，因此这种标定操作需要周期性的开展，影响了红外系统的正常工作。此外，探测器的响应并非线性，定标法不适用于非线性响应
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法及装置，可以有效克服探测器响应非线性的影响，在不损失图像细节的情况下，达到对红外图像中两种不同类型非均匀性同时校正的效果，能够自适应各种复杂地物场景的海量红外图像的非均匀校正，有效提高图像的成像质量和清晰度。
2、一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，包括以下步骤：
3、(1)根据探测器的响应dn值和辐照输入的关系，得到探测器的s型响应曲线；
4、(2)将获取到的随机时间内的红外图像按照探元位置排列成以o为原点的三维数据立方体；其中，yoz面为图像空间维，x轴方向为图像帧维方向；
5、(3)提取立方体图像的xoy面，在xoy面中每一行数据具有相同的增益和偏置系数；将提取的xoy面的每一行像素值按照从小到大排序，并根据像素值的排序将xoy面分割成m块均匀区域，每一块的大小为l×c；l为每一块的像素列数，c为每一块的像素行数；
6、(4)计算每一块均匀区域的平均dn值以及每一块均匀区域每一行的平均值，c∈c；
7、(5)通过每一块均匀区域的平均dn值对探测器的s型响应曲线进行分段，如果连续多块相邻均匀区域之间的平均dn值之差在预设范围内，则认为这几块均匀区域在同一段线性模型上；
8、(6)利用步骤(5)，将探测器的s型响应曲线分为h段线性模型；在每段线性模型中，根据包含的均匀区域数量q来选取一块暗均匀区域和一块亮均匀区域，并求解每段线性模型的增益和偏置系数；
9、(7)对于待校正的红外图像，通过像素点的灰度值查找该像素点在s型响应曲线上哪一段线性模型内，根据查找到的对应段的增益和偏置系数校正各个像素点，从而得到校正后的红外图像。
10、本专利技术的方法基于多地物场景红外图像带来的丰富像素分布，首先对短时间内获取的所有图像的像素点进行统计，按照像素值的大小重新排序，进而得到均匀变化的重组数据。之后借助判决算法提取出重组数据中的线性相关区域，最后利用多区域的线性相关来模拟探测器的响应曲线，从而计算出各个像素点的非均匀校正系数。
11、进一步地，步骤(3)中，将提取的xoy面的每一行像素值按照从小到大排序后，分别去除最小的10列像素值和最大的10列像素值。
12、步骤(4)中，计算每一块均匀区域的平均dn值，公式如下：
13、
14、式中，tm表示第m块均匀区域的平均dn值，m＝1，2，3...m，m表示均匀区域的总数，dn(i，j)表示每一块均匀区域中第i列第j行的dn值。
15、每一块均匀区域每一行的平均值，公式为：
16、
17、式中，qm(c)表示第m块均匀区域第c行的平均值，dn(i，c)表示第i列第c行的dn值。
18、步骤(5)中，连续多块相邻均匀区域之间的平均dn值之差在预设范围内，指的是平均dn值之差在[0，10]的范围内。
19、步骤(6)中，选取一块暗均匀区域和一块亮均匀区域的规则如下：
20、
21、式中，a，b为常数，根据q的大小确定暗均匀区域和亮均匀区域。
22、求解每段线性模型的增益和偏置系数，公式如下：
23、
24、式中，k(i，j)表示在第i列、第j行处的增益系数；b(i，j)表示在第i列、第j行处的偏置系数；q暗(j)、q亮(j)为在线性模型下所选取的暗均匀区域和亮均匀区域第j行上的dn均值；t暗、t亮为在线性模型下所选取的暗均匀区域和亮均匀区域的dn均值。
25、一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现上述红外图像非均匀性校正方法。
26、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
27、本专利技术提出的方法主要利用了同一探元在短时间内对于相同的辐射能量输入的响应输出保持一致的特性，首先通过统计一段时间内获取的多帧红外图像，按照像素值大小重新排序为均匀区域，之后利用均匀区域构建多段线性模型来近似探测器的非线性响应曲线，最后利用多段两点法求出不同探元的非均匀噪声系数。该方法利用了多段线性模型的组合来近似逼近探测器的响应曲线，在探测器响应非线性比较严重的情况下，可以通过增加线性模型的数量来精确逼近该曲线。因此，该方法可以在不损失图像细节的情况下同时实现探元非均匀性和读出电路非均匀性校正，且算法简单，计算量较小，能大幅简化校正的复杂性和成本，具有很好的工程的实施性。
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1.一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(3)中，将提取的xoy面的每一行像素值按照从小到大排序后，分别去除最小的10列像素值和最大的10列像素值。
3.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(4)中，计算每一块均匀区域的平均DN值，公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(4)中，每一块均匀区域每一行的平均值，公式为：
5.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(5)中，连续多块相邻均匀区域之间的平均DN值之差在预设范围内，指的是平均DN值之差在[0,10]的范围内。
6.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(6)中，选取一块暗均匀区域和一块亮均匀区域的规则如下：
7.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，
8.一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正装置，其特征在于，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现权利要求1-7中任一项所述的红外图像非均匀性校正方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(3)中，将提取的xoy面的每一行像素值按照从小到大排序后，分别去除最小的10列像素值和最大的10列像素值。
3.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(4)中，计算每一块均匀区域的平均dn值，公式如下：
4.根据权利要求3所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，步骤(4)中，每一块均匀区域每一行的平均值，公式为：
5.根据权利要求1所述的基于统计特性的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙德新，李丹丹，柴孟阳，马超，
申请(专利权)人：中国科学院上海技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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