一种基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法及装置，属于CMOS图像传感器降噪技术领域，该方法包括：对双相机系统进行标定，消除机械装配误差；通过清晰度评价确保双相机成像焦平面一致；利用傅里叶‑梅林变换实现像素级几何对齐，使成像误差小于特定阈值；基于局部特征进行自适应加权融合，避免简单二值选择的生硬过渡。本发明专利技术在去除亮斑噪声的同时能有效保留图像细节，尤其在处理含英文字母的图像时，轮廓清晰度和可辨识度显著优于传统算法，为强辐射环境下的图像降噪提供了高效解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于cmos图像传感器降噪，具体涉及一种基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法及装置。

技术介绍

1、核能作为一种新型的能源形式，具有低原料消耗和高效益的特性。核设施的安全运行必须依赖于对核环境的精确监测、对设备的周全维护以及对运行状况的准确预测。这些关键环节对于防止核事故和确保核电站的稳定运行至关重要。因此，设计专门的核电观测系统，有助于更有效地监控和管理核电站，以确保其安全和高效的运行。环境的辐射强度可能会因为核反应堆的运行状态变化而变化，当辐射超过一定的阈值时，现有的防辐射器件就无法完全防住辐射，在最终的图像上也会生成噪声。在高速相机采集场景下，现有降噪算法无论采用何种尺度的滤波核，都不可避免地会损失一定的图像原始细节信息。而基于神经网络、深度学习的方法虽然在一定程度上能够恢复噪声图像，但难以确保所恢复的图像细节信息与原始图像的真实细节完全一致。在强辐射环境下，即便通过对单一图像进行恢复操作，能在一定程度上优化图像呈现效果，然而因可利用的信息量极度匮乏，图像恢复所能达到的质量水准会受到显著制约。因此，开发一种适用于高速拍摄场景、可部本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤1包括：

3.根据权利要求2所述的基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤1进一步包括：

4.根据权利要求3所述的基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤2包括：

5.根据权利要求4所述的基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤3包括：

6.根据权利要求5所述的基于双CMOS图像传感器的辐射亮斑噪...

【技术特征摘要】

1.一种基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤1包括：

3.根据权利要求2所述的基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤1进一步包括：

4.根据权利要求3所述的基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤2包括：

5.根据权利要求4所述的基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤3包括：

6.根据权利要求5所述的基于双cmos图像传感器的辐射亮斑噪声去除方法，其特征在于，步骤4包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵建平，李翰儒，蔡根，王东升，冯常，廖礼斌，何胜波，龚万齐，吴国强，周莉，
申请(专利权)人：中国科学院光电技术研究所，
类型：发明
国别省市：