[发明专利]一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法

说明书

技术领域

本发明属于气动光学与图像处理相结合的交叉科学技术领域，具体涉及了一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法。

背景技术

带有红外成像探测系统的高速飞行器在大气层内飞行时，其光学头罩与来流之间形成复杂的流场，流场对红外成像探测系统的热辐射和场景红外信号传输的干扰，引起目标图像饱和、反差降低、偏移、抖动、模糊等，这种不利的效应称为气动光学效应。与此同时，由于成像设备的影响，获得的图像还含有很强的传感器噪声。气动光学效应和强烈的传感器噪声严重地影响了成像探测系统对目标的探测、精确定位和跟踪精度。因此，必须开展相关的数字图像预处理工作。

通常情况下，由于成像条件和传感器的影响，图像往往会被噪声污染。噪声的强度一般采用信噪比(snr)和分贝数(dB)来定义。信噪比即是图像中信号和噪声的功率比值，信噪比和分贝数的转换关系为

dB＝10log₁₀snr

一般情况下，气动光学效应退化图像的预处理主要是对图像进行去模糊(图像校正)。但是，去模糊是图像退化的逆过程，噪声在该过程中会被放大。现有的气动光学效应校正算法的抗噪能力还很低，在强噪声条件下，算法效果常常很差，甚至于算法失效。

而强噪声可能正是高速飞行条件下成像的实际情况。如在动平台条件下成像，成像积分时间很短，导致了传感器噪声很强；或者由于成像条件太差，目标距离成像太远，目标辐射强度很低，导致了噪声相对较强。因此，开展高速飞行条件下的数字图像预处理工作，需要将图像去噪算法与校正算法结合起来，以提升预处理的抗噪能力。

同时，传统的去噪方法一般是利用一个低通滤波器对图像进行滤波，去除图像频谱中的高频成分，从而实现对图像的去噪。利用传统的低通滤波器对空间目标图像进行去噪，会在去除噪声的同时丢失图像的边缘和细节信息，使得图像更加模糊，增加了后续处理工作(如图像校正、目标识别等)的难度。

因此，需要研究有效的图像去噪方法，使得在对图像去噪的同时保留图像的边缘和细节信息，减小噪声对气动光学效应校正算法的影响，降低图像预处理和后续处理的难度。

由噪声的空间特性：(1)无方向性；(2)空间局部性，支撑域很小。可合理定义噪声的频谱特性为：(1)其在幅频谱中没有方向性；(2)在幅频谱中距离原点较远，即处于图像幅频谱的中高频部分。

由目标形状的空间特性：(1)目标有较大的支撑域，具有空间多尺度特性；(2)目标的各个部件具有空间方向性。可合理定义目标的频谱特性：(1)目标的支撑域大表明其会有充分的低频成分；(2)目标的组成部件具有带方向性的高频或中频成分，即沿着其结构走向表现为低频，垂直结构走向表现为高频。

综上所述，根据噪声和目标的空频特性，可研究相应的图像去噪方法，尽可能地保留目标信息和去除噪声干扰，减小图像校正的难度。并和现有的气动光学效应校正算法结合起来，形成一个具有良好抗噪能的预处理过程。

发明内容

本发明的目的在于提供一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法，该方法实现了强噪声气动光学效应退化图像的良好校正恢复。

本发明提供的一种强噪声气动光学效应退化图像的预处理方法，其步骤包括：

(1)获取强噪声气动光学效应退化图像g，图像大小为M×N；

(2)对退化图像g进行保结构频域滤波处理，得到去噪图像g1；

(3)对去噪图像g1进行校正，得到校正图像

作为上述技术方案的改进，步骤(2)包括下述过程：

(2.1)将退化图像g变换到频域，并将其中心化，得到退化图像g的中心化频谱G；

(2.2)构造滤波器函数H；判断中心化频谱G的方向性，并设定参数r_i，i＝0，1，2，3和λ，其中r_i为频谱F中需抑制的高频分量半径，λ为最终保留高频成分的百分比，其中，1≤ri≤M2+N2/2,]]>0≤λ≤1；

构造的滤波器函数H由下式定义：