CN102176742B - 图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统，通过采用所述传感器阵列中的传感器单元至少为两组，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组，将所述传感器阵列输出的预校正图像的像素进行相应分组，按组获取所述预校正图像的各像素值，计算所述各组中像素值的平均值，在预校正图像的分组中，满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，计算出当前背景的校正系数。本发明图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统，与常规的现有技术相比，不需要调零挡片。同时，不需要强调采用计算相邻像素的差值，对位置要求不高，计算方法简便。

Description

图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统

技术领域

本发明涉及一种图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统，尤其涉及一种红外成像中图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统。

背景技术

随着红外技术的发展，红外成像越来越成为成像系统的重要技术，现有技术通常采用传感器阵列进行红外成像，因此，红外焦平面传感器阵列成像系统是红外成像系统的核心器件。目前红外成像系统广泛应用于夜视、海上营救、天文、工业热探测和医学等民用领域。然而由于制造材料、工艺以及工作环境等方面的原因，红外焦平面传感器阵列成像普遍存在非均匀性问题，严重影响着成像质量。现有技术对于解决非均匀图像的技术，通常采用挡片来获得当前工作下的背景图像，这样就需要临时干预输出的图像，中断观察过程。同时，挡片在使用过程中，由于机器的移动或振动等导致挡片失灵，以至于无法观察。另外，使用挡片还增加功耗，增加仪器的体积，给使用带来极大的不方便。

随着计算机技术的发展，对于非均匀图像的校正趋向采用计算机技术进行校正。计算机校正技术的关键在于对校正参数的获取，校正参数的获取主要取决于校正系数的获取，通过校正参数的调整达到非均匀图像的校正。英国专利(GB 2445254B)公开了一种非均匀图像校正方法，其技术关键在于采用满足相邻传感器单元输出结果差值平方和最小的条件求出校正系数，然后通过校正系数求出校正参数的方法。该方法对采集的图像数量要求高，同时，对传感器单元的位置要求严格，因此，方法实现比较复杂。

发明内容

本发明解决的技术问题是：提供非均匀图像校正系数的获取方法、图像校正方法及系统，克服现有技术中非均匀图像校正过程对系统要求较高、方法实现复杂的技术问题。

本发明的技术方案是：提供一种非均匀图像校正系数的获取方法，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述传感器阵列中的传感器单元至少为两组，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组，所述图像校正系数的获取方法包括如下步骤：

将预校正图像分组：根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组，将所述传感器阵列输出的预校正图像的像素进行相应分组；

计算当前背景的校正系数：按组获取所述预校正图像的各像素值，计算所述各组中像素值的平均值，在预校正图像的分组中，满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，计算出当前背景的校正系数。

本发明的进一步技术方案是：将所述传感器阵列中的传感器单元的分组为等分成至少两组。

本发明的进一步技术方案是：所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式为：根据所述传感器阵列中的传感器单元输出均匀辐射图像的像素值大小，依次按照像素值大小将所述传感器阵列中的传感器单元等分成多组。

本发明的进一步技术方案是：采集传感器阵列不同温度条件下的背景图像，所述多幅均匀辐射图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。

本发明的进一步技术方案是：所述传感器阵列中的传感器单元的分组中，所述传感器阵列中的传感器单元数目为q，所述分组数目为p，分组满足：q/p≤100。

本发明的进一步技术方案是：在计算出图像校正系数步骤中，计算所述各组中像素值的平均值为计算所述各组中有效像素值的平均值。

本发明的技术方案是：提供一种非均匀图像校正方法，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组，获取所述传感器阵列的增益校正常数，所述非均匀图像校正方法包括如下步骤：

获取当前背景图像：获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像。

获取图像校正结果：根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。

本发明的进一步技术方案是：所述多幅背景图像的不同温度条件均匀覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。

本发明的技术方案是：构建一种非均匀图像校正系统，包括输出图像的传感器阵列以及图像校正单元，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述图像校正单元包括采集图像的图像采集模块、计算当前背景图像的背景计算模块、计算当前背景图像校正系数的校正系数计算模块、计算增益校正常数的增益校正常数计算模块以及获取图像校正结果的图像获取模块，所述图像采集模块采集传感器阵列输出的不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组；所述校正系数计算模块计算当前背景图像的校正系数，所述背景计算模块根据采集的背景图像和当前背景图像的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像；所述增益校正常数模块计算所述传感器阵列的增益校正常数；所述图像获取模块根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。

本发明的进一步技术方案是：所述多幅背景图像的不同温度条件均匀覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。

本发明的技术效果是：提供一种图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统，通过采用所述传感器阵列中的传感器单元至少为两组，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组，将所述传感器阵列输出的预校正图像的像素进行相应分组，按组获取所述预校正图像的各像素值，计算所述各组中像素值的平均值，在预校正图像的分组中，满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，计算出当前背景的校正系数。在非均匀图像校正方法中，通过获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像，再根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。本发明图像校正系数的获取方法、非均匀图像校正方法及系统与常规的现有技术相比，不需要调零挡片。同时，不需要强调采用计算相邻像素的差值，对位置要求不高，计算方法简便。

附图说明

图1为本发明校正系数获取的流程图。

图2为本发明校正图像的流程图。

图3为本发明校正系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：提供一种图像校正系数的获取方法，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述传感器阵列中的传感器单元至少为两组。采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述背景图像指在某工作温度条件下采集的一幅均匀辐射图像，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组。具体实施过程中，所述多幅均匀辐射图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。所述图像校正系数的获取方法包括如下步骤：

步骤100：将预校正图像分组，即：根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组，将所述传感器阵列输出的预校正图像的像素进行相应分组。

步骤200：计算当前背景的校正系数，即：按组获取所述预校正图像的各像素值，计算所述各组中像素值的平均值，在预校正图像的分组中，满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，计算出当前背景的校正系数。

本发明的具体实施过程如下：若所述传感器阵列包括s个传感器单元，将其分成g组，其中g取大于2的整数。对于预校正图像根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组进行相应分组，即，将所述预校正图像相应分成g组，其中g取大于2的整数。计算所述各组像素值的平均值，在一组像素值的平均值与另一组像素值的平均值之间的差值平方最小的条件下，计算出图像校正系数。

以下具体举例进行计算：若将所述预校正图像相应分成g组，其中g取大于2的整数，其各组像素值的平均值为avg₁，其中i为1到g中的整数。

由于：offset(x，y)＝k₁×F₁(x，y)+k₂×F₂(x，y)+…+k_n×F_n(x，y)+C(1)

其中，offset(x，y)表示当前背景图像坐标为(x，y)的像素的像素值，K₁、K₂、……K_n、C为校正系数，F₁(x，y)、F₂(x，y)、…、F_n(x，y)为不同工作温度下的背景图像坐标为(x，y)的像素的像素值。

输出的传感器阵列响应值可分成两部分：O_ij＝offset_ij+img_ij×L_ij，其中，O_ij表示输出的传感器阵列响应值，offset_ij表示传感器单元的背景，img_ij表示校正后传感器单元输出的图像信号，L_ij表示阵列元素的灵敏度。

由O_ij＝offset_ij+img_ij×L_ij变换为：img_ij＝(O_ij-offset_ij)/L_ij，令Gain_ij＝1/L_ij，得出：img_ij＝(O_ij-offset_ij)×Gain_ij，

即，IM6(x，y)＝[O(x，y)-offset(x，y)]×Gain(x，y)    (2)

校正后图像的第Z_i组所有像素值的和：

其中，sumIMGz_i表示校正后图像的第Z_i组所有像素值的和，Xz_ij表示第Z_i组第j个像素的x坐标，yz_ij表示第Z_i组第j个像素的y坐标，Ci表示第Z_i组的像素个数。

校正后图像的第Z_i组平均像素值：avgIMGz_i＝sumIMGz_i/ci    (4)

其中，avgIMGz_i校正后图像的第Z_i组平均像素值。

校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和：

$S=\underset{i=1,j=1}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{avgIMG}{z}_j-\mathrm{avgIMG}{z}_i)}^2---\left(5\right)$

其中，Z_i表示第i组，Z_j表示第j组，i≠j。在满足S最小的条件下，根据公式(1)、(2)、(3)、(4)、(5)计算出K₁、K₂、……K_n、C。在计算过程中，采用最小二乘法、神经网络法、模拟退火法等任一种方法求出校正系数K₁、K₂、……K_n、C。

在公式(5)中，令D_IMG＝(avgIMGz_j-avgIMGz_i)²，对D_IMG进行限定，限定方法如下：求出各F₁、F₂、…、F_n的相应组的

令

t＝1，…，n，

表示F_t的Z_j组中像素值的均值，

表示F_n的Z_i组中像素值的均值，其中i≠j。求出D_t的最小值D_min和最大值D_max，若D_IMG＞D_max，则令D_IMG＝D_max；若D_IMG＜D_min，则令D_IMG＝D_min。这样可以减小图像信息对求解K₁、K₂、……K_n、C的干扰，从而得到更佳的校正系数K₁、K₂、……K_n、C。

以下以分成两个组，每组一个像素为例，采用最小二乘法求校正系数K₁、K₂、……K_n、C的过程：

设一组像素的坐标为(x1，y1)，另一组像素的坐标为(x2，y2)，根据公式(1)、(2)、(3)、(4)、(5)，则公式(5)中的S简化成以下形式：

S＝[(O(x₁，y₁)-K₁×F₁(x₁，y₁)-K₂×F₂(x₁，y₁)-……-K_n×F_n(x₁，y₁)-C)×Gain(x₁，y₁)-(O(x₂，y₂)-K₁×F₁(x₂，y₂)-K₂×F₂(x₂，y₂)-……-K_n×F_n(x₂，y₂)-C)×Gain(x₂，y₂)]²

令：ΔO＝O(x₁，y₁)×Gain(x₁，y₁)-O(x₂，y₂)×Gain(x₂，y₂)，

ΔF₁＝F₁(x₁，y₁)×Gain(x₁，y₁)-F₁(x₂，y₂)×Gain(x₂，y₂)，

……

ΔF_n＝F_n(x₁，y₁)×Gain(x₁，y₁)-F_n(x₂，y₂)×Gain(x₂，y₂)，

ΔC＝C×(Gain(x₁，y₁)-Gain(x₂，y₂))

则：S＝(ΔO-K₁×ΔF₁-K₂×ΔF₂-……-K_n×ΔF_n-ΔC)²    (6)

先分别对公式(6)中的K₁、K₂、……K_n、C求偏导数，并令偏导数为零，得到以下方程组：

ΔO×ΔF₁-K₁×ΔF₁ ²-K₂×ΔF₂×ΔF₁-……-K_n×ΔF_n×ΔF₁-ΔC×ΔF₁＝0

ΔO×ΔF₂-K₁×ΔF₁×ΔF₂-K₂×ΔF₂ ²……-K_n×ΔF_n×ΔF₂-ΔC×ΔF₂＝0

……

ΔO×ΔF_n-K₁×ΔF₁×ΔF_n-K₂×ΔF₂×ΔF_n-……-K_n×ΔF_n ²-ΔC×ΔF_n＝0

ΔO-K₁×ΔF₁-K₂×ΔF₂-……-K_n×ΔF_n-ΔC＝0

求解以上方程组，得出K₁、K₂、……K_n、C。

依次类推，得出在多组多个像素情况下的K₁、K₂、……K_n、C。

本发明，具体实施例中，将所述传感器阵列中的传感器单元的分组为等分成至少两组，同时，所述传感器阵列中的传感器单元的具体分组方式为：根据所述传感器阵列中的传感器单元输出均匀辐射图像的像素值大小，依次按照像素值大小将所述传感器阵列中的传感器单元等分成多组。由于非均匀性图像是由一部分像素的像素值与另一部分像素的像素值的差异造成的，若按照像素的像素值大小排序进行排序分组，如果有非均匀性的话，则各组之间的均值必然存在差异，在满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，就能将各组之间的非均匀性降到最小，其得出的校正系数更佳。本明的具体实施例中，所述传感器阵列中的传感器单元的分组中，所述传感器阵列中的传感器单元数目为q，所述分组数目为p，分组满足：q/p≤100。在传感器阵列进行分组过程中，更佳的效果是必须达到一定数量的分组，分组过多，其计算量大，因此，在平衡各方面的情况下，使其分组满足：q/p≤100。

本发明的优选实施方式中，计算所述各组中像素值的平均值为计算所述各组中有效像素值的平均值。有效像素值的判别标准为，首先计算该组像素的像素值均值avg，然后计算该该组像素的像素值均方差6，设该组像素的像素值为gray，若|gray-avg|＜26，则该像素为有效像素。

如图2所示，本发明提供一种非均匀图像校正方法，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组，获取所述传感器阵列的增益校正常数，所述非均匀图像校正方法包括如下步骤：

步骤10：获取当前背景图像，即：获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像。获取图像校正系数的具体方法为上述图像校正系数获取方法进行计算，在此不再进行详细的描述。

本发明的具体实施方式中，坐标为(x，y)的当前背景像素值：

offset(x，y)＝K₁×F₁(x，y)+K₂×F₂(x，y)+K₃×F₃(x，y)+……+K_n×F_n(x，y)+C，由于，K₁、K₂、……K_n、C通过非均匀图像校正系数的获取方法得出，F₁(x，y)、F₂(x，y)、F₃(x，y)……F_n(x，y)通过采集背景图像得到，由此，即可得到当前背景图像offset(x，y)，通过计算图像的各个像素的offset(x，y)，即可以计算出图像所有像素的offset。

其中，F₁、F₂、F₃……F_n为背景图像，通过采集背景图像，即：采集传感器阵列输出的不同温度条件下的多幅均匀辐射图像，所述多幅均匀辐射图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。在本发明的具体实施方式中，若传感器阵列输出的不同温度条件下的多幅均匀辐射图像为F₁、F₂、F₃……F_n，则背景图像为F₁、F₂、F₃……F_n。本发明具体实施方式中，所述多幅均匀辐射图像所在的温度点在所述传感器阵列的工作温度范围内均匀分布。

步骤20：获取图像校正结果，即：根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。

具体实施过程如下：根据非均匀性两点校正公式：IMG(x，y)＝[O(x，y)-offset(x，y)]×Gain(x，y)，其中，offset(x，y)表示当前坐标为(x，y)的背景像素值，Gain(x，y)表示传感器单元坐标为(x，y)的增益校正常数，IMG(x，y)表示校正之后坐标为(x，y)的像素值，O(x，y)表示坐标为(x，y)的预校正的像素值。通过该公式得出图像中所有像素点的校正值，即得到校正后的图像。

其中，Gain(x，y)的获取是根据同一环境温度条件下的两幅不同辐射强度下的均匀辐射体的图像获取增益校正常数。本发明的具体实施方式中，若同一环境温度条件下的两幅不同辐射强度下的均匀辐射体的图像BlackH和BlackL，图像增益校正常数Gain(i，j)为：

$\mathrm{Gain}(i,j)=\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{BlackH}(i,j)}{w\×h}-\frac{\underset{i=1}{\overset{w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{BlackL}(i,j)}{w\×h}}{\mathrm{BlackH}(i,j)-\mathrm{BlackL}(i,j)}$

其中：(i，j)表示图像像素的坐标，w表示图像的行数，h表示图像的列数。

Gain(i、j)即所述传感器阵列中坐标为(i，j)传感器单元的增益校正常数，通过计算传感器阵列中各个传感器单元的增益校正常数，即得到所述传感器阵列增益校正常数。

本发明非均匀图像校正方法，通过获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像，再根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。本发明非均匀图像校正方法与常规的现有技术相比，不需要调零挡片。同时，不需要强调采用计算相邻像素的差值，对位置要求不高，计算方法简便。

本发明的技术方案是：构建一种非均匀图像校正系统，包括输出图像的传感器阵列2以及图像校正单元1，所述传感器阵列2包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述图像校正单元1包括采集图像的图像采集模块11、计算当前背景图像的背景计算模块13、计算当前背景图像校正系数的校正系数计算模块12、计算增益校正常数的增益校正常数计算模块14以及获取图像校正结果的图像获取模块15，所述图像采集模块11采集传感器阵列输出的不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组；所述校正系数计算模块12计算当前背景图像的校正系数，所述背景计算模块13根据采集的背景图像和当前背景图像的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像；所述增益校正常数模块14计算所述传感器阵列的增益校正常数；所述图像获取模块15根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。

本发明的具体工作过程如下：所述图像采集模块11采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。校正系数计算模块12获取当前背景的校正系数，其具体获取方法为上述图像校正系数获取方法进行计算，在此不再进行详细的描述。

背景计算模块13根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像。具体过程如下：坐标为(x，y)的当前背景像素值：

offset(x，y)＝K₁×F₁(x，y)+K₂×F₂(x，y)+K₃×F₃(x，y)+……K_n×F_n(x，y)+C，由于，K₁、K₂、……K_n、C通过非均匀图像校正系数的获取方法得出，F₁(x，y)、F₂(x，y)、F₃(x，y)……F_n(x，y)通过采集背景图像得到，由此，即可得到当前背景图像offset(x，y)，通过计算图像的各个像素的offset(x，y)，即可以计算出图像所有像素的offset。

其中，F₁、F₂、F₃……F_n为背景图像，所述图像采集模块11通过采集背景图像，即：采集传感器阵列输出的不同温度条件下的多幅均匀辐射图像，所述多幅均匀辐射图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。在本发明的具体实施方式中，若传感器阵列输出的不同温度条件下的多幅均匀辐射图像为F₁、F₂、F₃……F_n，则背景图像为F₁、F₂、F₃……F_n。本发明具体实施方式中，所述多幅均匀辐射图像所在的温度点在所述传感器阵列的工作温度范围内均匀分布。

图像获取模块15根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。具体实施过程如下：根据非均匀性两点校正公式：IMG(x，y)＝[O(x，y)-offset(x，y)]×Gain(x，y)，其中，offset(x，y)表示当前坐标为(x，y)的背景像素值，Gain(x，y)表示传感器单元坐标为(x，y)的增益校正常数，IMG(x，y)表示校正之后坐标为(x，y)的像素值，O(x，y)表示坐标为(x，y)的预校正的像素值。通过该公式得出图像中所有像素点的校正值，即得到校正后的图像。

其中，Gain(x，y)的获取是根据同一环境温度条件下的两幅不同辐射强度下的均匀辐射体的图像获取增益校正常数。增益校正常数计算模块14计算所述传感器阵列2的增益校正常数，具体过程如下：若同一环境温度条件下的两幅不同辐射强度下的均匀辐射体的图像BlackH和BlackL，图像增益校正常数Gain(i，j)为：

$\mathrm{Gain}(i,j)=\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{BlackH}(i,j)}{w\×h}-\frac{\underset{i=1}{\overset{w}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{BlackL}(i,j)}{w\×h}}{\mathrm{BlackH}(i,j)-\mathrm{BlackL}(i,j)}$

其中：(i，j)表示图像像素的坐标，w表示图像的行数，h表示图像的列数。

Gain(i、j)即所述传感器阵列2中坐标为(i，j)传感器单元的增益校正常数，通过计算传感器阵列2中各个传感器单元的增益校正常数，即得到所述传感器阵列2增益校正常数。

本发明的技术效果是：提供一种非均匀图像校正系统，通过获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像，再根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果。本发明非均匀图像校正方法与常规的现有技术相比，不需要调零挡片。同时，不需要强调采用计算相邻像素的差值，对位置要求不高，计算方法简便。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种图像校正系数的获取方法，其特征在于，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述传感器阵列中的传感器单元至少为两组，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述背景图像按所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式进行分组，所述图像校正系数的获取方法包括如下步骤：

将预校正图像分组：根据所述传感器阵列中的传感器单元的分组，将所述传感器阵列输出的预校正图像的像素进行相应分组；

计算当前背景的校正系数：按组获取所述预校正图像的各像素值，计算所述各组中像素值的平均值，在预校正图像的分组中，满足校正后图像的每两组像素值的平均值之差的平方和最小的条件下，计算出当前背景的校正系数。

2.根据权利要求1所述图像校正系数的获取方法，其特征在于，将所述传感器阵列中的传感器单元的分组为等分成至少两组。

3.根据权利要求1或2所述图像校正系数的获取方法，其特征在于，所述传感器阵列中的传感器单元的分组方式为：根据所述传感器阵列中的传感器单元输出均匀辐射图像的像素值大小，依次按照像素值大小将所述传感器阵列中的传感器单元等分成多组。

4.根据权利要求3所述图像校正系数的获取方法，其特征在于，采集传感器阵列不同温度条件下的背景图像，所述多幅均匀辐射图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。

5.根据权利要求3所述图像校正系数的获取方法，其特征在于，所述传感器阵列中的传感器单元的分组中，所述传感器阵列中的传感器单元数目为q，所述分组数目为p，分组满足：q/p≤100。

6.根据权利要求1所述图像校正系数的获取方法，其特征在于，在计算出图像校正系数步骤中，计算所述各组中像素值的平均值为计算所述各组中有效像素值的平均值。

7.一种非均匀图像校正方法，其特征在于，所述图像由传感器阵列输出，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，采集传感器阵列不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围，获取所述传感器阵列的增益校正常数，所述非均匀图像校正方法包括如下步骤：

获取当前背景图像：获取当前背景的校正系数，根据采集的背景图像和当前背景的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像；

获取图像校正结果：根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果，所述非均匀性两点校正公式：IMG（x，y）=[O（x，y）- oFFset（x，y）]×Gain（x，y），其中，oFFset（x,y）表示当前坐标为（x,y）的背景像素值，Gain（x，y）表示传感器单元坐标为（x,y）的增益校正常数，IMG（x，y）表示校正之后坐标为（x,y）的像素值，O（x，y）表示坐标为（x,y）的预校正的像素值。

8.根据权利7所述的非均匀图像校正方法，其特征在于，所述多幅背景图像的不同温度条件均匀覆盖所述传感器阵列的工作温度范围。

9.一种非均匀图像校正系统，其特征在于，包括输出图像的传感器阵列以及图像校正单元，所述传感器阵列包括多个传感器单元，所述一个传感器单元输出一个像素值，所述图像校正单元包括采集图像的图像采集模块、计算当前背景图像的背景计算模块、计算当前背景图像校正系数的校正系数计算模块、计算增益校正常数的增益校正常数计算模块以及获取图像校正结果的图像获取模块，所述图像采集模块采集传感器阵列输出的不同工作温度条件下的多幅背景图像，所述多幅背景图像的不同温度条件覆盖所述传感器阵列的工作温度范围；所述校正系数计算模块计算当前背景图像的校正系数，所述背景计算模块根据采集的背景图像和当前背景图像的校正系数计算出传感器阵列当前工作状态下的背景图像；所述增益校正常数模块计算所述传感器阵列的增益校正常数；所述图像获取模块根据非均匀性两点校正公式获取图像校正结果，所述非均匀性两点校正公式：IMG（x，y）=[O（x，y）- oFFset（x，y）]×Gain（x，y），其中，oFFset（x,y）表示当前坐标为（x,y）的背景像素值，Gain（x，y）表示传感器单元坐标为（x,y）的增益校正常数，IMG（x，y）表示校正之后坐标为（x,y）的像素值，O（x，y）表示坐标为（x,y）的预校正的像素值。

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