[发明专利]一种红外图像条状噪声消除方法

说明书

技术领域

本发明属于图像去噪技术领域，具体涉及一种红外图像条状噪声消除方法。

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。

上述两类方法均无法处理单幅含条状噪声的红外图像。传统的图像滤波方法无法有效消除条状噪声，同时还会导致图像模糊。Tendero和Gi l les提出使用Midway直方图均衡方法消除图像列间差异，达到消除条状噪声的目的，其优点是不需要使用待去噪图像以外的其它信息。但是这种方法计算量大，并且无法完全消除条状噪声。

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，提供一种红外图像条状噪声消除方法，针对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，只利用红外图像本身就可以完成消除条状噪声，不需要额外的信息，在有效消除红外图像条状噪声的同时不会造成图像细节模糊，该方法计算量小，实时性好，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：一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；

步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数G_k(j)和O_k(j)，并给定初始迭代序号k＝0取G₀(j)和O₀(j)，其中，k≤K且K≥1，G_k(j)为第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_k(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数；

步骤三、根据公式X_k(i,j)＝G_k(j)Y(i,j)+O_k(j)，计算第k次校正后的红外图像X_k(i,j)；

步骤四、根据公式计算第k次校正后红外图像梯度的模|▽X_k|_i,j，其中，|▽X_k|_i,j为第k次校正后红外图像X_k(i,j)在(i，j)像素处的梯度的模值；

步骤五、根据公式更新校正参数G_k(j)和O_k(j)，其中，G_k+1(j)为校正参数G_k(j)更新一次后的增益校正参数，O_k+1(j)为校正参数O_k(j)更新一次后的偏置校正参数，E_k为第k次校正后红外图像X_k(i,j)的能量函数且λ为更新步长且为正常数；

步骤六、判断k＜K是否成立：当k＜K成立时，循环步骤三至步骤五；当k＜K不成立时，k取K，执行步骤七；

步骤七、输出最终红外图像X_K(i,j)：根据公式X_K(i,j)＝G_K(j)Y(i,j)+O_K(j)，计算输出第K次校正后最终红外图像X_K(i,j)。

上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：步骤二中所述

上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：所述K取1～50000。

上述的一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于：所述λ取0～1。