【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外视频图像的非均匀校正，涉及一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法。
技术介绍
1、红外探测器由于制造工艺、行列读出电路不一致、光学镜头温度不均匀等原因，会导致红外焦平面阵列中各像元响应不一致，呈现特有的红外图像非均匀性噪声，具体表现为不均匀的固定图案噪声(fpn)。典型的fpn是空间域高频的竖纹噪声，大多非均匀性校正(nuc)方法针对这类噪声进行去竖纹校正。另一种常见的空间域低频渐变的fpn也严重降低红外图像质量，尤其是对比度。这种由光学镜头温度不均匀等原因导致的非均匀性，我们称之为渐晕fpn或者光学引起的fpn。渐晕fpn呈现空间域低频且空间连续渐变，类似一个偏置场叠加在红外图像中，其在红外图像直方图中灰度分布较广，与场景信息混杂在一起，而竖纹fpn在直方图中则灰度分布较窄。
2、经典的基于定标的nuc方法通过参考辐射源提前对红外探测器进行多次定标，计算线性或多段非线性校正参数，在红外探测器使用过程中读取校正系数进行校正。但是定标方法严重依赖于红外相机的温度稳定性，包括外部环境温度和红外相机自身器件发热影响的机芯内部温度。这些温度的变化，即温度飘移，都会导致定标校正参数失效。相比于竖纹fpn，渐晕fpn更容易受温度变化影响，这是因为渐晕fpn的产生是由光学镜头表面温度和焦平面阵列各像元温度不一致导致的。因此，定标方法很难有效校正渐晕fpn。
3、传统基于场景的校正方法，假设场景信息变化而目标物体红外辐射不变，同时fpn在短时间内固定，通过利用时空域帧间相关性，能够比较有效地校正
4、综上所述，对于非制冷型红外探测器，现有的渐晕fpn校正方法存在以下问题：(1)传统基于场景的非均匀性校正方法无法有效去除空间域渐变fpn，(2)收敛速度慢，(3)鬼影严重。
5、因此，需要一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法以解决上述问题
技术实现思路
1、为了解决
技术介绍
存在的问题，本专利技术提供一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法。
2、一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，包括以下步骤：
3、步骤一、采集含有红外渐晕非均匀性噪声的红外图像序列：
4、步骤二、对上述含有红外渐晕非均匀性噪声的红外图像序列进行傅里叶变换，得到第一频域图像：
5、步骤三、利用偏置校正矩阵校正步骤二得到的频域图像，得到校正后的第二频域图像：
6、步骤四、对步骤三得到的第二频域图像依次进行傅里叶逆变换和对数运算后，再进行傅里叶变换，得到第三频域图像：
7、步骤五、利用频域增益校正矩阵校正步骤四得到的第三频域图像，得到第四频域图像：
8、步骤六、对步骤五得到的第四频域图像进行傅里叶逆变换和指数的幂运算，得到消除渐晕非均匀性的图像。
9、更进一步的，步骤一中含有红外渐晕非均匀性噪声的红外图像序列ik(i，j)通过下式表示：
10、ik(i，j)＝gk(i，j)·ok(i，j)+bk(i，j)
11、式中，ik(i，j)表示实际采集到的图像，ok(i，j)表示理想的无噪声图像，gk(i，j)表示由红外探测器光学镜头和焦平面阵列像元温度差异引起的渐晕噪声增益，bk(i，j)表示由红外探测器焦平面阵列像元差异以及读出电路差异引起的偏置噪声系数，k表示红外视频的第k帧，(i，j)表示图像像素点的位置，i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n，m为图像总行数，n为图像总列数。
12、更进一步的，步骤二中第一频域图像通过下式表示：
13、
14、式中，表示ik(i，j)的傅里叶变换，表示bk(i，j)的傅里叶变换，表示gk(i，j)·ok(i，j)的傅里叶变换，ok(i，j)表示理想的无噪声图像，gk(i，j)表示由红外探测器光学镜头和焦平面阵列像元温度差异引起的渐晕噪声增益，(μ，v)表示频域图像的像素坐标。
15、更进一步的，步骤三中校正后的第二频域图像通过下式表示：
16、
17、式中，b′k(μ，v)表示频域偏置校正矩阵，表示(μ，v)处的第k帧频域图像。
18、更进一步的，步骤三中偏置校正矩阵b′k(μ，v)通过下式得到：
19、
20、
21、
22、式中，b′k(μ，v)表示频域偏置校正矩阵，θb表示频域变化阈值，αb(μ，v)表示加权权重系数，表示bk(i，j)的傅里叶变换，αbase表示基准加权权重，dk(μ，v)表示前后两帧红外图像频域变化，|·|表示求取绝对差，和分别表示(μ，v)处的第k帧和第k-1帧频域图像。
23、更进一步的，步骤四中对步骤三得到的所述第二频域图像进行傅里叶逆变换和对数运算后，再进行傅里叶变换，得到第三频域图像第三频域图像通过下式计算得到：
24、
25、ln(sk(i，j))＝ln(gk(i，j))+ln(ok(i，j))
26、
27、式中，为第三频域图像，表示ln(sk(i，j))的傅里叶变换，表示ln(gk(i，j))的傅里叶变换，表示ln(ok(i，j))的傅里叶变换，sk(i，j)表示的傅里叶逆变换，gk(i，j)表示空域增益渐晕噪声，ok(i，j)表示理想的无噪声图像。
28、更进一步的，步骤五中第四频域图像通过下式表示：
29、
30、式中，为利用频域增益校正矩阵校正后的第四频域图像，g′k(μ，v)表示频域增益校正矩阵，为第三频域图像。
31、更进一步的，步骤五中频域增益校正矩阵通过下式表示：
32、
33、式中，g′k(μ，v)表示频域增益校正矩阵，g′k-1(μ，v)表示第k-1帧的频域增益校正矩阵，αk(μ，v)为增益校正迭代系数，为第三频域图像。
34、更进一步的，步骤五中消除渐晕非均匀性的图像ok(i，j)通过下式表示：
35、
36、式中，为利用频域增益校正矩阵校正后的第三频域图像。
37、专利技术原理：本专利技术的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法针对红外图像序列非均匀性渐晕固定图案噪声的频域特性，使用频域帧间加权累加模型，分别估计频域偏置校正矩阵和频域增益校正矩阵，并引入帧间频域变化判断自适应调节加权权重，有效抑制鬼影，去除空间域低频且连续变化的红外图像渐晕非均匀性噪声；可在无需预先标定的情况下对红外视频的非均匀性渐晕噪声进行去噪处理，在有效去除图像的渐晕噪声的同时，最大程度的保留图像的细节信息，具有场景自适应、渐晕非均匀本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤一中含有红外渐晕非均匀性噪声的红外图像序列Ik(i,j)通过下式表示：
3.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤二中第一频域图像通过下式表示：
4.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤三中校正后的第二频域图像通过下式表示：
5.根据权利要求4所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤三中偏置校正矩阵B′k(μ,v)通过下式得到：
6.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤四中对步骤三得到的所述第二频域图像进行傅里叶逆变换和对数运算后，再进行傅里叶变换，得到第三频域图像第三频域图像通过下式计算得到：
7.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤五中第四频域图像
8.根据权利要求6所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤五中频域增益校正矩阵通过下式表示：
9.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤五中消除渐晕非均匀性的图像Ok(i,j)通过下式表示：
...【技术特征摘要】
1.一种基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤一中含有红外渐晕非均匀性噪声的红外图像序列ik(i,j)通过下式表示：
3.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤二中第一频域图像通过下式表示：
4.根据权利要求1所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤三中校正后的第二频域图像通过下式表示：
5.根据权利要求4所述的基于场景的频域红外非均匀性渐晕噪声校正方法，其特征在于，步骤三中偏置校正矩阵b′k(μ,v)通过下...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘源，邱秉文，隋修宝，魏宏光，刘婷婷，王一红，郭伟兰，陈钱，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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