CN106127705A - 红外图像去横条纹处理方法 - Google Patents

红外图像去横条纹处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106127705A
CN106127705A CN201610456990.9A CN201610456990A CN106127705A CN 106127705 A CN106127705 A CN 106127705A CN 201610456990 A CN201610456990 A CN 201610456990A CN 106127705 A CN106127705 A CN 106127705A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
row
noise
horizontal stripe
processing method
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.)
Pending
Application number
CN201610456990.9A
Other languages
English (en)
Inventor
谢雪平
章睿
曾衡东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Jinglin Science and Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Jinglin Science and Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Jinglin Science and Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Jinglin Science and Technology Co Ltd
Priority to CN201610456990.9A priority Critical patent/CN106127705A/zh
Publication of CN106127705A publication Critical patent/CN106127705A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • 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

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种红外图像去横条纹处理方法，包括：根据原图像获得噪声层图像；根据噪声层图像获得条纹噪声；将原图像减去条纹噪声以获得无条纹噪声图像。本发明提供的红外图像去横条纹处理方法，通用性强，适用于随机性横条纹的消除和图像行均值变化大的横条纹消除。

Description

红外图像去横条纹处理方法
技术领域
本发明涉及红外图像处理技术领域，具体涉及一种红外图像去横条纹处理方法。
背景技术
红外成像电子学组件是热成像系统的重要组成部分，其肩负着充分发挥红外焦平面探测器性能、将红外焦平面探测器输出的电信号经过处理转化为视频信号或者其它系统规定格式信号的功能。红外成像电子学组件则包括硬件系统和图像处理算法两大部分，由于当前硬件系统平台已经十分完善，因此红外图像处理技术成为成像电子学组件的重要研究内容。
在红外焦平面探测器中，读出电路通常是同一列像元或者同一行像元共享同一个输出电路。由于行输出电路的偏置电压不完全一致，导致图像中包含以横条纹为主要特征的非均匀噪声，称为条纹噪声。现有技术中，非均匀噪声的消除方法主要有两种：
一是基于陷波滤波器滤除横条纹，该方法对周期性的条纹噪声有很好的效果，但对于随机性横条纹无法消除；
二是利用图像相邻行的相关性，根据相邻行的行均值与当前行的行均值之差来估计噪声，该方法在图像本身行均值变化不大的情况下有很好的效果，若图像本身行均值变化非常大反而会引入条纹噪声。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种红外图像去横条纹处理方法，通用性强，适用于随机性横条纹的消除和图像行均值变化大的横条纹消除。
本发明通过下述技术方案实现：
一种红外图像去横条纹处理方法，包括：根据原图像获得噪声层图像；根据噪声层图像获得条纹噪声；将原图像减去条纹噪声以获得无条纹噪声图像。
可选的，根据原图像获得噪声层图像包括：对原图像进行平滑滤波处理以获得平滑图像；将原图像减去平滑图像以获得噪声层图像。
可选的，对原图像进行平滑滤波处理根据公式进行，其中，g(x,y)为平滑图像，x为平滑图像的列坐标，y为平滑图像的行坐标，w(s,t)为k×k的掩膜，k为常数，s为掩膜的列坐标，-k≤s≤k且s为整数，t为掩膜的行坐标，-k≤t≤k且t为整数，I(x+s,y+t)为原图像，x+s为原图像的列坐标，y+t为原图像的行坐标。
可选的，w(s,t)为5×5的掩膜。
可选的，根据噪声层图像获得条纹噪声包括：对噪声层图像每行图像序列从小到大进行排序；确定排序后的每行图像序列的中值为条纹噪声。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明提供的红外图像去横条纹处理方法，是通过平滑滤波把原图分成平滑层和噪声层。平滑层：保留图像主要信息去除条纹噪声和大量的图像细节信息；噪声层：主要包括条纹噪声和细节信息，然后对噪声层进行统计来估计该行的条纹噪声从而达到去除条纹噪声的效果。由于该算法基于噪声层处理可以完成避免原始图像行均值变化的影响，该算法对噪声层行统计来估计该行条纹噪声完全不依赖条纹噪声变化规律，所以对消除周期性条纹噪声和随机性条纹噪声都有很好的效果。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例的红外图像去横条纹处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例
图1是本发明实施例的红外图像去横条纹处理方法的流程示意图，所述红外图像去横条纹处理方法包括：
步骤S11，根据原图像获得噪声层图像。具体地，根据原图像获得噪声层图像包括：对原图像进行平滑滤波处理以获得平滑图像；将原图像减去平滑图像以获得噪声层图像。进一步，对原图像进行平滑滤波处理根据公式进行，其中，g(x,y)为平滑图像，x为平滑图像的列坐标，y为平滑图像的行坐标，w(s,t)为k×k的掩膜，k为常数，s为掩膜的列坐标，-k≤s≤k且s为整数，t为掩膜的行坐标，-k≤t≤k且t为整数，I(x+s,y+t)为原图像，x+s为原图像的列坐标，y+t为原图像的行坐标。噪声层图像为：I(x,y)-g(x,y)。
步骤S12，根据噪声层图像获得条纹噪声。具体地，根据噪声层图像获得条纹噪声包括：对噪声层图像每行图像序列从小到大进行排序；确定排序后的每行图像序列的中值为条纹噪声。
步骤S13，将原图像减去条纹噪声以获得无条纹噪声图像。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种红外图像去横条纹处理方法，其特征在于，包括：
根据原图像获得噪声层图像；
根据噪声层图像获得条纹噪声；
将原图像减去条纹噪声以获得无条纹噪声图像。
2.根据权利要求1所述的红外图像去横条纹处理方法，其特征在于，根据原图像获得噪声层图像包括：
对原图像进行平滑滤波处理以获得平滑图像；
将原图像减去平滑图像以获得噪声层图像。
3.根据权利要求2所述的红外图像去横条纹处理方法，其特征在于，对原图像进行平滑滤波处理根据公式进行，其中，g(x,y)为平滑图像，x为平滑图像的列坐标，y为平滑图像的行坐标，w(s,t)为k×k的掩膜，k为常数，s为掩膜的列坐标，-k≤s≤k且s为整数，t为掩膜的行坐标，-k≤t≤k且t为整数，I(x+s,y+t)为原图像，x+s为原图像的列坐标，y+t为原图像的行坐标。
4.根据权利要求3所述的红外图像去横条纹处理方法，其特征在于，w(s,t)为5×5的掩膜。
5.根据权利要求1所述的红外图像去横条纹处理方法，其特征在于，根据噪声层图像获得条纹噪声包括：
对噪声层图像每行图像序列从小到大进行排序；
确定排序后的每行图像序列的中值为条纹噪声。
CN201610456990.9A 2016-06-22 2016-06-22 红外图像去横条纹处理方法 Pending CN106127705A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610456990.9A CN106127705A (zh) 2016-06-22 2016-06-22 红外图像去横条纹处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610456990.9A CN106127705A (zh) 2016-06-22 2016-06-22 红外图像去横条纹处理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106127705A true CN106127705A (zh) 2016-11-16

Family

ID=57267935

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610456990.9A Pending CN106127705A (zh) 2016-06-22 2016-06-22 红外图像去横条纹处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106127705A (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106815820A (zh) * 2017-01-24 2017-06-09 西安科技大学 一种红外图像条状噪声消除方法
CN107767346A (zh) * 2017-09-08 2018-03-06 湖北久之洋红外系统股份有限公司 一种红外图像条纹噪声滤波方法
CN110367985A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 惠仁望都医疗设备科技有限公司 一种低场磁共振线扫弥散成像去除黑色条纹的方法
CN110400271A (zh) * 2019-07-09 2019-11-01 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
CN110553739A (zh) * 2018-12-19 2019-12-10 中科和光（天津）应用激光技术研究所有限公司 一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法
CN110796621A (zh) * 2019-10-29 2020-02-14 浙江大华技术股份有限公司 红外图像去横纹处理方法、处理设备和存储装置
CN111383196A (zh) * 2020-03-13 2020-07-07 浙江大华技术股份有限公司 红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置
CN111626963A (zh) * 2020-06-02 2020-09-04 苏州睿新微系统技术有限公司 一种红外图像条纹噪声消除装置及方法
WO2021022779A1 (en) * 2019-08-02 2021-02-11 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for noise reduction
CN112907480A (zh) * 2021-03-11 2021-06-04 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司 点云表面波纹去除方法、装置、终端及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130258082A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Fujifilm Corporation Stripe noise correction method of captured image, photographing apparatus and electronic endoscopic apparatus
CN103530896A (zh) * 2013-09-25 2014-01-22 电子科技大学 一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
CN104657958A (zh) * 2015-03-18 2015-05-27 西安科技大学 一种红外图像条纹噪声消除方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130258082A1 (en) * 2012-03-30 2013-10-03 Fujifilm Corporation Stripe noise correction method of captured image, photographing apparatus and electronic endoscopic apparatus
CN103530896A (zh) * 2013-09-25 2014-01-22 电子科技大学 一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
CN104657958A (zh) * 2015-03-18 2015-05-27 西安科技大学 一种红外图像条纹噪声消除方法

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106815820B (zh) * 2017-01-24 2019-09-10 西安科技大学 一种红外图像条状噪声消除方法
CN106815820A (zh) * 2017-01-24 2017-06-09 西安科技大学 一种红外图像条状噪声消除方法
CN107767346A (zh) * 2017-09-08 2018-03-06 湖北久之洋红外系统股份有限公司 一种红外图像条纹噪声滤波方法
CN110553739A (zh) * 2018-12-19 2019-12-10 中科和光（天津）应用激光技术研究所有限公司 一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法
CN110553739B (zh) * 2018-12-19 2021-03-12 中科和光（天津）应用激光技术研究所有限公司 一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法
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
CN110400271A (zh) * 2019-07-09 2019-11-01 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
CN110367985A (zh) * 2019-07-18 2019-10-25 惠仁望都医疗设备科技有限公司 一种低场磁共振线扫弥散成像去除黑色条纹的方法
WO2021022779A1 (en) * 2019-08-02 2021-02-11 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for noise reduction
CN110796621A (zh) * 2019-10-29 2020-02-14 浙江大华技术股份有限公司 红外图像去横纹处理方法、处理设备和存储装置
CN110796621B (zh) * 2019-10-29 2022-06-07 浙江大华技术股份有限公司 红外图像去横纹处理方法、处理设备和存储装置
CN111383196A (zh) * 2020-03-13 2020-07-07 浙江大华技术股份有限公司 红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置
CN111383196B (zh) * 2020-03-13 2023-07-28 浙江大华技术股份有限公司 红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置
CN111626963A (zh) * 2020-06-02 2020-09-04 苏州睿新微系统技术有限公司 一种红外图像条纹噪声消除装置及方法
CN111626963B (zh) * 2020-06-02 2023-09-08 苏州睿新微系统技术有限公司 一种红外图像条纹噪声消除装置及方法
CN112907480A (zh) * 2021-03-11 2021-06-04 北京格灵深瞳信息技术股份有限公司 点云表面波纹去除方法、装置、终端及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106127705A (zh) 红外图像去横条纹处理方法
Zhuo et al. Defocus map estimation from a single image
CN103164846B (zh) 一种基于转向核估计的红外条纹非均匀性校正方法
TWI489416B (zh) 影像還原方法
SE531372C2 (sv) Metod för signalkonditionering
CN105225243B (zh) 一种可抗噪声的图像边缘检测方法
Karaküҫük et al. Recent advances in counter PRNU based source attribution and beyond
CN104463811B (zh) 基于能量泛函的图像平滑与锐化方法
Jung Enhancement of low light level images using color-plus-mono dual camera
TWI528815B (zh) 可降低影像雜訊之影像處理方法
Yan et al. Dense scattering layer removal
TWI741305B (zh) 圖像處理方法和裝置
WO2014081199A1 (ko) 알파매트 추정과 영상 합성을 이용한 단일 영상의 안개 제거 장치 및 방법
CN106355559B (zh) 一种图像序列的去噪方法及装置
Treibitz et al. Recovery limits in pointwise degradation
CN105005968A (zh) 基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法
CN109902695B (zh) 一种面向像对直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法
Sankaran et al. Non local image restoration using iterative method
Naqash et al. Edge sharpening in grayscale images using modified Sobel technique
CN107862670A (zh) 一种针对红外成像电串扰的图像复原方法
TW201510934A (zh) 影像銳化方法與影像處理裝置
CN107451959A (zh) 图片处理方法及系统
Wells et al. Polynomial edge reconstruction sensitivity, subpixel Sobel gradient kernel analysis
CN107517367B (zh) 拜尔域图像插值方法、装置、图像处理芯片及存储装置
JP5855210B2 (ja) 情報処理装置、ライン状ノイズ低減処理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20161116