【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外图像领域，具体涉及一种基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖效应方法。
技术介绍
1、红外技术发展到今天，红外凝视焦平面探测器阵列性能高、使用简单，从而成为红外系统的主流。但是，红外探测器的工艺和技术生产不出像可见光ccd那样均匀的红外器件，目标成像时背景的干扰、光学系统中镜头的精度偏差、探测器生产过程所用的材料及工艺步骤、信号读取处理电路阻等都会造成非均匀性产生。尽管红外探测器的制造工艺经过几十年的改进，探测器的非均匀性问题得到了极大的改善，但仍未能在器件的生产阶段完全解决问题。
2、红外图像的锅盖效应是导致热像仪输出图像经常会出现画面中心黑、边缘及四角亮的现象。锅盖效应其实就是热像仪光学系统引入非均匀性未得到有效补偿所导致的结果，是一种特殊的光学系统引入噪声。
3、非制冷红外探测器产生的杂散光红外辐射经反射后进入焦平面，形成非均匀图像，造成“锅盖效应”。现有的举措是在紧贴探测器窗口处增设特殊开孔形状的光阑，是抑制杂散光的有效方式，即光阑开孔形状的优化设计方法。基于辐射能量传输的区域法，建立了计算杂散光在焦平面照度分布的模型。同时也建立了变量和目标函数的数学模型，将光阑形状的优化问题归结为极值求解问题，选取区间穷举法作为极值搜寻方法。针对某款非制冷红外探测器设计了光阑，对其开孔形状开展优化设计。并对添加光阑前后焦平面接收到的杂散光辐射照度分布情况进行了仿真和对比分析，最终验证了设计的光阑对“锅盖效应”的抑制效果。现有技术利用所提出的优化方法能够设计出形状合理、作用良好的光阑，为非制冷红探测
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖效应方法，可以很好抑制红外图像非均匀性中的低频部分，改善红外图像四周黑，中间亮的“锅盖”效应。
2、实现本专利技术的技术方案为：一种基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖效应方法，包括以下步骤：
3、步骤1、将一幅原始红外图像数据进行下采样，每隔一行取一行，每隔一列取一列，图像大小由之前的2m行、2n列变成m行、n列，得到下采样图像。
4、步骤2、下采样图像边缘进行两行两列的填充，然后对填充后的图像数据进行5*5的中值滤波，结果更新后得到一个m行、n列的图像，图像数据构成第一矩阵。
5、步骤3、将第一矩阵分别进行横梯度处理和纵梯度处理。横梯度处理就是把第一矩阵第一行元素全部置0，其余每行都减去上一行对应的元素，得到的差值构成横梯度矩阵。纵梯度处理就是把矩阵第一列元素全部置0，其余每列都减去上一列对应的元素，得到的差值构成纵梯度矩阵。
6、步骤4、将横梯度矩阵和纵梯度矩阵相同位置的元素求平方和，平方和大于阈值t的情况下，两个矩阵此位置的元素置0，否则保持不变。
7、步骤5、分别对横梯度矩阵和纵梯度矩阵进行重构，进而实现图像重构：
8、横梯度矩阵重构：将第一矩阵第一行元素相加求平均，赋值给横梯度重构矩阵的第一行，从第二行开始，之后每一行的元素都等于此行的梯度值加上一行的重构值，构成横梯度重构矩阵。
9、纵梯度矩阵重构：将第一矩阵第一列元素相加求平均，赋值给纵梯度重构矩阵的第一列，从第二列开始，之后每一列的元素都等于此列的梯度值加上一列的重构值，构成纵梯度重构矩阵。
10、图像重构：将横梯度重构矩阵值的二分之一与纵梯度重构矩阵值的二分之一相加，构成图像重构矩阵。
11、步骤6、对图像重构矩阵进行找锚点的操作，从第一行第一列元素开始，每隔8行、8列找一个锚点，此后每行每列如此，对图像重构矩阵边缘进行2行2列的填充，以锚点为中心，进行5*5邻域求均值，均值赋值给中心的锚点。
12、步骤7、对四个锚点构成的正方形内的矩阵元素分别进行二次线性插值，更新图像重构矩阵，并进行5*5均值滤波，得到第二矩阵。
13、步骤8、对第二矩阵元素分别除以面均值后进行上采样，第二矩阵由原来的m行、n列变成2m行、2n列，进而得到上采样矩阵。
14、步骤9、计算增益矩阵gbase：
15、gbase＝(rate*gnew+e)*gbase
16、gbase＝gbase/a
17、其中，e为单位矩阵，rate为校正参数，gnew为上采样矩阵，a为增益矩阵gbase中最小的元素值。
18、将原始图像数据除以对应位置的增益矩阵得到校正后的像元矩阵，基于场景校正去除锅盖效应。
19、步骤10、将校正后的像元矩阵四角进行9*9邻域求方差，设定门控开关阈值g，当计算当前帧的四角均方差小于g时，存储当前帧增益矩阵gbase的值，用于后续帧的去锅盖算法校正，否则重复步骤10继续计算。
20、本专利技术与现有技术相比，其显著特点有：(1)现有的对红外图像信号进行锅盖去除停留在软件方向，没有在硬件中进行实现，原因是算法过于复杂，资源耗费非常多，硬件化实现难度大。
21、(2)图像变换和滤波步骤多，内部的子模块及对应代码量偏大。利用梯度计算模拟低频噪声的方法：首先计算原图的横向梯度和纵向梯度，然后将两个梯度相加作为输出梯度图，设置阈值，梯度大于阈值的部分视为边缘部分，将边缘部分的横向和纵向梯度都置0，然后重构图像。该方法不涉及大尺寸模板的卷积操作，方便硬件实现。
22、(3)自适应门控阈值开关，校正完毕后自动关闭校正过程，节省硬件资源，抑制红外图像鬼影拖尾的产生。
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1.一种基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤1中，下采样有四种方式，帧数对4取余，不同余数对应不同下采样的方式。
3.根据权利要求1所述的基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤3中，实行每行都减去上一行对应的元素的实现途径是用RAM存储一行的元素供下行使用。
4.根据权利要求1所述的基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤5中，从第二行开始，每一行的元素都等于此行的梯度值加上一行的重构值，构成横梯度重构矩阵实现途径是用RAM存储上一行的元素供此行使用。
5.根据权利要求1所述的基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤6中，使用FIFO存储锚点值，供后续计算；步骤7中，使用四个锚点进行矩阵内的双线性插值的计算结果存储在FIFO中；步骤8中，使用上采样的方式其实是选取上下左右相邻的四个点进行矩阵内的双线性插值的计算结果存储在FIFO中，随后填充到各自的隔行隔列上采样矩
6.根据权利要求1所述的基于FPGA横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：上述步骤9中，原红外图像数据矩阵元素分别各自除以相同位置增益矩阵元素，即可达到去除锅盖效应的效果。
...【技术特征摘要】
1.一种基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤1中，下采样有四种方式，帧数对4取余，不同余数对应不同下采样的方式。
3.根据权利要求1所述的基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤3中，实行每行都减去上一行对应的元素的实现途径是用ram存储一行的元素供下行使用。
4.根据权利要求1所述的基于fpga横纵梯度处理的去除锅盖的方法，其特征在于：步骤5中，从第二行开始，每一行的元素都等于此行的梯度值加上一行的重构值，构成横梯度重构...
【专利技术属性】
技术研发人员：隋修宝，邓敏，潘静鹏，邱秉文，姚哲毅，高航，陈钱，郭伟兰，王一红，李宁，刘源，周圣航，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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