[发明专利]一种红外视频图像条状噪声实时消除方法

说明书

本发明公开了一种红外视频图像条状噪声实时消除方法，包括步骤：一、输入首帧红外图像；二、校正参数初始化；三、当前帧红外图像校正及校正图像输出：301、设置迭代次数K及迭代校正序号k，302、计算第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次校正后的红外图像，303、计算第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次校正后红外图像梯度的模，304、更新校正参数G_(s‑1)K+k(j)和O_(s‑1)K+k(j)，305、判断k＜K是否成立；四、输入下一帧红外图像；五、多次循环步骤三至步骤四，实时对连续输入的红外视频数据校正输出。本发明对于每帧红外图像的处理所需计算量小，节省视频图像校正时间，适用于红外视频图像的实时去噪。

技术领域

本发明属于视频图像去噪技术领域，具体涉及一种红外视频图像条状噪声实时消除方法。

背景技术

红外成像系统能够捕获人眼无法看见的红外信息，在工业、医学、军事等领域具有重要的应用价值。红外焦平面阵列是当前红外成像系统使用的主流技术，它具有体积小、制造成本低、敏感度高等优点。红外焦平面阵列通常采用列输出方式，即一个读出电路读取焦平面阵列中位于相同列的传感器响应。由于各读出电路无法做到完全相同，这种差异会在红外图像中产生明显的条状固定模式噪声。为了消除条状固定模式噪声，主要有两类方法：基于标定的固定模式噪声消除方法和基于场景的固定模式噪声消除方法。基于标定的噪声消除方法需要在拍摄过程中使用黑体(各处温度相同的物体)校正参数，因此会中断拍摄过程。基于场景的噪声消除方法仅使用连续拍摄的场景图像序列估计校正参数，但容易导致“伪影”现象。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种红外视频图像条状噪声实时消除方法，针对每帧红外图像条状噪声的产生机理，通过最小化校正图像的能量估计校正参数，利用线性变换校正图像条状噪声，计算当前帧校正参数时，利用了前一帧图像的校正参数，因此对每一帧红外图像的处理所需计算量小，适合视频图像的实时去噪，在有效消除视频图像的条状噪声的同时不会造成图像细节模糊，便于推广使用。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种红外视频图像条状噪声实时消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、输入首帧红外图像：输入首帧带有条状噪声的红外图像Y¹(i,j)，其中，首帧红外图像Y¹(i,j)的像素为M×N，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；

步骤二、校正参数初始化：初始化增益校正参数G₀(j)和偏置校正参数O₀(j)；

步骤三、当前帧红外图像校正及校正图像输出，过程如下：

步骤301、设置迭代次数K及迭代校正序号k：设定输入迭代次数为K，并给定初始迭代校正序号k＝0；

步骤302、根据公式计算第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次校正后的红外图像其中，s为输入的红外图像的帧序号且s＝1,2，…，S，S≥1，k≤K且K≥1，G_(s-1)K+k(j)为第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的增益校正参数，O_(s-1)K+k(j)为第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数；

步骤303、根据公式计算第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次校正后红外图像梯度的模其中，为第s帧红外图像Y^s(i,j)第k次校正后红外图像在(i，j)像素处的梯度的模值；