CN105890768B - 一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 - Google Patents
一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105890768B CN105890768B CN201610201774.XA CN201610201774A CN105890768B CN 105890768 B CN105890768 B CN 105890768B CN 201610201774 A CN201610201774 A CN 201610201774A CN 105890768 B CN105890768 B CN 105890768B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- column
- value
- pixel
- reference columns
- processed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims description 8
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims description 8
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims description 8
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 abstract description 9
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 abstract description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 abstract description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J2005/0077—Imaging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20201—Motion blur correction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种红外图像非均匀性校正的方法及装置,方法包括:将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,根据待处理列中包含的像素点的像素值以及排序后的图像中待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值;对每个参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为待处理列校正后的像素值。本发明提供的技术方案解决了定标法由于遮挡时会导致成像中断以及基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”的问题。
Description
技术领域
本发明涉及热成像领域,尤其涉及一种红外图像非均匀性校正的方法及装置。
背景技术
红外焦平面阵列是当今技术性能最先进的红外探测器之一,广泛应用于军事与民用领域,近年来,随着红外焦平面阵列规模的不断增大,由红外焦平面阵列的成像器件的工作环境等因素造成的非均匀性严重制约着成像质量。
目前非均匀性校正分为基于参考源的定标法和基于场景自适应的校正算法,其中定标法通过使用挡片遮挡视场,计算各像元的偏置,效果较明显,但由于遮挡时会导致成像中断,不能满足一些不宜遮挡成像视场的应用场合;基于场景自适应的方法利用场景信息自适应校正焦平面非均匀性,常见如时域高通滤波法,神经网络法等,这些算法都是假设目标相对于场景运动,把变化缓慢的非均匀性噪声估计出来再进行去除,但如果目标相对于场景是非持续运动,即目标相对于场景运动一会又静止一会,或者目标相对于场景一直处于静止暂停,则采用现有的非均匀性校正后的图像中容易产生“鬼影”。
综上所述,定标法由于遮挡时会导致成像中断,不能满足一些不宜遮挡成像视场的应用场合;而基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”。
发明内容
本发明的目的是提供一种红外图像非均匀性校正的方法及装置,以解决定标法由于遮挡时会导致成像中断以及基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”的问题。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的:
一种红外图像非均匀性校正的方法,包括:
将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行如下处理:
根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;
对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。
可选的,根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,包括:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
可选的,根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值,包括:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
可选的,对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,包括:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
基于与方法同样的发明构思,本发明实施例提供了一种红外图像非均匀性校正的装置,包括:
排序模块,用于将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,得到排序后的图像中的每个待处理列;
确定模块,用于根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;
校正模块,用于对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。
可选的,所述确定模块具体用于:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
可选的,所述确定模块具体用于:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
可选的,所述校正模块具体用于:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
本发明实施例提供的一种红外图像非均匀性校正的方法及装置,首先将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行如下处理,根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;再对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。从而解决了定标法由于遮挡时会导致成像中断以及基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”的问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种红外图像非均匀性校正的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种红外图像非均匀性校正的装置示意图。
具体实施方式
下面将结合附图,对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。
本发明实施例提供了一种红外图像非均匀性校正的方法,如图1所示,包括如下操作:
步骤100、将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行步骤110与步骤120。
例如:采集到的图像中每列包含的像素点的像素值的排序函数为ycol=fcol(x),x为排序位置,y为像素值;假设采集到的图像中第3列像素点的像素值为20,30,0,30,50,则第3列的排序函数为:f3(1)=0,f3(2)=20,f3(3)=30,f3(4)=30,f3(5)=50。
计算采集到的图像中第j列像素点的像素值y在该列中的排序位置,即xj=fj -1(y);以第3列为例,假设第3列中的像素值20对应的排序位置为fj -1(20)=2,因此排序位置xj=2,若相邻的排序位置均对应同一个数据,此时计算的排序位置为这些排序序号的最小值。
使用上述得到的排序位置查找以第3列为中心的第2列对应的像素值ycol=fcol(xj);假设若采集到的图像中第2列的排序函数为:f2(1)=5,f2(2)=10,f2(3)=20,f2(4)=30,f2(5)=40,此时第2列中对应排序位置xj=2的像素值为y2=f2(xj)=10。
步骤110、根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数。
步骤120、对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。
例如:高斯权重为Wcol,Ycol为参考列,则待处理列校正后的一列像素值为:
其中,j表示待处理列的列号,1≤j≤Q,其中Q为采集到的图像中包含的像素列的数量;2n表示所选择的待处理列的相邻列的数量,1≤n≤Q-1。
本发明实施例提供的一种红外图像非均匀性校正的方法,首先将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行如下处理,根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;再对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。从而解决了定标法由于遮挡时会导致成像中断以及基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”的问题。
可选的,步骤110中根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,包括:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
具体的,每个参考列中元素值为该参考列中包含各元素的元素值。在确定每个参考列中每个位置上的元素的元素值时,是根据该参考列对应的相邻列和待处理列中同一位置上的像素点的像素值确定的,所述位置表示各元素在参考列中的排序位置。
举例说明,假设待处理列中的像素点的像素值按排序位置依次为10,10,20,20,40;相邻列中的像素点的像素值按排序位置依次为0,20,30,30,50;则与该相邻列对应的参考列中排在第一个位置的元素的元素值是根据该相邻列中排在第一个位置的像素点的像素值0和待处理列中排在第一个位置的像素点的像素值10确定的;则与该相邻列对应的参考列中排在第二个位置的元素的元素值是根据该相邻列中排在第二个位置的像素点的像素值20和待处理列中排在第二个位置的像素点的像素值10确定的,依此类推,本发明实施例中对其不在赘述。
举例说明:若待处理列的相邻列的其中一列为第next列,待处理列为第j列,与第next列对应的参考列的参考值为delta_th,若任一位置像素点的像素值ynext大于所述待处理列中同一位置像素点的像素值y与参考值delta_th之和,则所述参考列中同一位置的元素值为像素值y与参考值delta_th之和,即当ynext>y+delta_th时,ycol=y+delta_th;若任一位置像素点的像素值ynext小于或等于所述待处理列中同一位置像素点的像素值y与参考值delta_th之和,则所述参考列中同一位置的元素值等于所述第next列中同一位置像素点的像素值,即ycol=ynext;
若任一位置像素点的像素值ynext小于所述待处理列中同一位置像素点的像素值y与参考值delta_th之差,则所述参考列中同一位置的元素值为像素值y与参考值delta_th之差,即当ynext<y-delta_th时,ycol=y-delta_th;若任一位置像素点的像素值ynext大于或等于所述待处理列中同一位置像素点的像素值y与参考值delta_th之差,则所述参考列中同一位置的元素值等于所述第col列中同一位置像素点的像素值,即ycol=ynext;
综上,所述相邻列第next列对应的参考列第col列的元素值的计算公式如下:
可选的,根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值,包括:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
例如:所述相邻列的平均值与待处理列的平均值的差值的绝对值为delta_abscolj,delta_abscolj与预设因子alpha的积为参考值delta_th。
举例说明:假设待处理列中各像素点的像素值为10,10,20,20,40;相邻列中各像素点的像素值为0,20,30,30,50;则相邻列中各像素点的像素值的平均值为26,待处理列中各像素点的像素值的平均值为20,两者的差值为6,假设预设因子为0.5,则与该相邻列对应的参考列对应的参考值为6×0.5=3。
可选的,本发明具体实施例中,当所述待处理列为第M列,所述第M列对应的2N个参考列根据所述第M列的2N个相邻列得到的;
当M≤N时,所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻列与所述第M列另一侧的全部相邻列以及与所述第M列一侧的N个相邻列中的全部或部分;
当M>N时,所述第M列的2N个相邻列为所述第M列两侧的N个相邻列;或者,所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻和所述第M列另一侧的全部相邻列以及所述第M列一侧的N个相邻列中的全部或部分。
本发明具体实施例中,当M≤N时,分为两种情况:
情况一、所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻列与所述第M列另一侧的全部相邻列以及与所述第M列一侧的N个相邻列中的全部;
举例说明:若取M=1,N=2时,采集到的图像中的第1列为待处理列,第1列一侧的第2、3列为相邻列,要选取2N=4个相邻列,此时,待处理列的另一侧没有数据,再次选取第1列一侧的第2、3列为相邻列。
情况二、所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻列与所述第M列另一侧的全部相邻列以及与所述第M列一侧的N个相邻列中的部分;
举例说明:若取M=2,N=2时,采集到的图像中的第2列为待处理列,第2列一侧的3、4列为相邻列,要选取2N=4个相邻列,此时,待处理列的另一侧只有第1列,再次选取第2列一侧的第4列为相邻列。
本发明具体实施例中,当M>N时,分为三种方式:
方式一、所述第M列的2N个相邻列为所述第M列两侧的N个相邻列。
举例说明:若取M=3,N=2时,采集到的图像中的第3列为待处理列,选取第3列一侧的1、2列和第3列另一侧的4、5列为相邻列。
方式二、所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻和所述第M列另一侧的全部相邻列以及所述第M列一侧的N个相邻列中的全部。
举例说明:若取M=5,N=2时,采集到的图像中的第5列为待处理列,第5列一侧的第3、4列为相邻列,要选取2N=4个相邻列,此时,待处理列的另一侧没有数据,再次选取第1列一侧的第3、4列为相邻列。
方式三、所述第M列的2N个相邻列为所述第M列一侧的N个相邻和所述第M列另一侧的全部相邻列以及所述第M列一侧的N个相邻列中的部分。
举例说明:若取M=4,N=2时,采集到的图像中的第4列为待处理列,第4列一侧的2、3列为相邻列,要选取2N=4个相邻列,此时,待处理列的另一侧只有第5列,再次选取第4列一侧的第2列为相邻列。
可选的,对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,包括:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
例如:取
基于与方法同样的发明构思,本发明实施例还提供一种红外图像非均匀性校正的装置,如图2所示,包括:
排序模块201,用于将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,得到排序后的图像中的每个待处理列;
确定模块202,用于根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;
校正模块203,用于对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。
本发明实施例提供的一种红外图像非均匀性校正的装置,首先将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行如下处理,根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;再对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值。从而解决了定标法由于遮挡时会导致成像中断以及基于场景自适应的校正算法在目标相对于场景没有充分运动的图像校正后容易产生“鬼影”的问题。
可选的,所述确定模块具体用于:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
可选的,所述确定模块具体用于:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
可选的,所述校正模块具体用于:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种红外图像非均匀性校正的方法,其特征在于,包括:
将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,对于排序后的图像中的每个待处理列,执行如下处理:
根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;
对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值;
其中,对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,包括:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,包括:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值,包括:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
4.一种红外图像非均匀性校正的装置,其特征在于,包括:
排序模块,用于将采集到的图像中每列包含的像素点的像素值按设定顺序进行排序,得到排序后的图像中的每个待处理列;
确定模块,用于根据所述待处理列中包含的像素点的像素值以及所述排序后的图像中所述待处理列的2N个相邻列中包含的像素点的像素值,确定出与2N个相邻列对应的2N个参考列中的元素值,其中,N为大于或等于1的整数;
校正模块,用于对每个所述参考列中的元素值进行加权处理,并对2N个加权后的参考列进行求和处理,将求和处理后得到的一列元素值,作为所述待处理列校正后的像素值;
所述校正模块具体用于:
根据高斯权重对每个所述参考列中的元素值进行加权处理;
其中,所述高斯权重为2N分之一,或者所述高斯权重为根据所述参考列对应的相邻列与所述待处理列之间的距离以及高斯函数计算得到的。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:
根据每个参考列对应的相邻列包含的像素点的像素值和所述待处理列包含的像素点的像素值,确定出每个参考列对应的参考值;
对于每个参考列中每个位置的元素值,若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值大于所述待处理列中所述位置的像素值与所述参考列对应的参考值之和,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之和;
若所述参考列对应的相邻列中所述位置的像素值小于所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述待处理列中所述位置的像素点的像素值与所述参考列对应的参考值之差;
否则,确定出所述参考列中所述位置的元素值为所述参考列对应的相邻列中所述位置像素点的像素值。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述确定模块具体用于:
分别确定出所述参考列对应的相邻列包含的所有像素点的像素值的第一平均值和所述待处理列包含的所有像素点的像素值的第二平均值;
将所述第一平均值和所述第二平均值的差值的绝对值乘以预设因子得到的值,确定为所述参考列对应的参考值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610201774.XA CN105890768B (zh) | 2016-03-31 | 2016-03-31 | 一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610201774.XA CN105890768B (zh) | 2016-03-31 | 2016-03-31 | 一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105890768A CN105890768A (zh) | 2016-08-24 |
CN105890768B true CN105890768B (zh) | 2019-02-12 |
Family
ID=57013383
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610201774.XA Active CN105890768B (zh) | 2016-03-31 | 2016-03-31 | 一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105890768B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10803557B2 (en) * | 2017-12-26 | 2020-10-13 | Xidian University | Non-uniformity correction method for infrared image based on guided filtering and high-pass filtering |
CN108537740A (zh) * | 2018-02-13 | 2018-09-14 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种基于相邻像素统计一致性的非均匀性校正方法及系统 |
CN109636747A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-04-16 | 上海理工大学 | 应用于单幅红外图像非均匀校正的深度高频网络校正算法 |
CN110400271B (zh) * | 2019-07-09 | 2021-06-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种条纹非均匀性校正方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110428466B (zh) * | 2019-07-16 | 2022-02-18 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种非均匀性校正的方法和设备 |
CN110782403A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-02-11 | 天津大学 | 一种红外图像非均匀性校正方法 |
CN111366245B (zh) * | 2020-03-12 | 2023-08-11 | 深圳达温技术服务有限公司 | 提升红外测温对异常发热检出能力的方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102663714A (zh) * | 2012-03-28 | 2012-09-12 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制方法 |
CN103125118A (zh) * | 2010-10-01 | 2013-05-29 | 索尼公司 | 图像处理装置和图像处理方法 |
CN104240206A (zh) * | 2014-09-30 | 2014-12-24 | 成都市晶林科技有限公司 | 非制冷红外焦平面探测器图像处理系统及方法 |
CN104349081A (zh) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | 索尼公司 | 固态图像传感器、图像拾取装置以及校正方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6044909B2 (ja) * | 2012-12-27 | 2016-12-14 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
-
2016
- 2016-03-31 CN CN201610201774.XA patent/CN105890768B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103125118A (zh) * | 2010-10-01 | 2013-05-29 | 索尼公司 | 图像处理装置和图像处理方法 |
CN102663714A (zh) * | 2012-03-28 | 2012-09-12 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制方法 |
CN104349081A (zh) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | 索尼公司 | 固态图像传感器、图像拾取装置以及校正方法 |
CN104240206A (zh) * | 2014-09-30 | 2014-12-24 | 成都市晶林科技有限公司 | 非制冷红外焦平面探测器图像处理系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105890768A (zh) | 2016-08-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105890768B (zh) | 一种红外图像非均匀性校正的方法及装置 | |
CN104281858B (zh) | 三维卷积神经网络训练方法、视频异常事件检测方法及装置 | |
CN104980626B (zh) | 用于降低图像噪声的方法和设备 | |
CN108961318B (zh) | 一种数据处理方法及计算设备 | |
US8494256B2 (en) | Image processing apparatus and method, learning apparatus and method, and program | |
CN104680483B (zh) | 图像的噪声估计方法、视频图像去噪方法及装置 | |
CN104253929B (zh) | 视频降噪方法及其系统 | |
CN104159120B (zh) | 一种视频稳像方法、装置及系统 | |
CN104079818B (zh) | 摄像装置、图像处理系统、摄像系统和图像处理方法 | |
CN103702032B (zh) | 图像处理方法、装置和终端设备 | |
CN102968814B (zh) | 一种图像渲染的方法及设备 | |
US20110273594A1 (en) | Method and apparatus for processing image | |
CN105913453A (zh) | 一种目标跟踪方法和装置 | |
EP3506621B1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and computer program | |
CN107784281A (zh) | 人脸检测方法、装置、设备及计算机可读介质 | |
CN106412441A (zh) | 一种视频防抖控制方法以及终端 | |
KR20160066425A (ko) | 이미지 블러링 방법 및 장치 | |
CN106355559B (zh) | 一种图像序列的去噪方法及装置 | |
CN103647973B (zh) | 一种帧率上采样的方法和装置 | |
CN112801890B (zh) | 一种视频处理方法、装置及设备 | |
CN104254872A (zh) | 图像处理方法和图像处理设备 | |
Yun et al. | Spanet: Frequency-balancing token mixer using spectral pooling aggregation modulation | |
US9412157B2 (en) | Apparatus and method for high speed filtering of image for high precision | |
CN108810319A (zh) | 图像处理装置和图像处理方法 | |
CN105872317A (zh) | 一种基于时域的视频图像滤波方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20231012 Address after: Room 201, Building A, Integrated Circuit Design Industrial Park, No. 858, Jianshe 2nd Road, Economic and Technological Development Zone, Xiaoshan District, Hangzhou City, Zhejiang Province, 311215 Patentee after: Zhejiang Huagan Technology Co.,Ltd. Address before: Hangzhou City, Zhejiang province Binjiang District 310053 shore road 1187 Patentee before: ZHEJIANG DAHUA TECHNOLOGY Co.,Ltd. |