CN106153198B - 一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，通过将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像，然后将原始数字图像与对应的增益相乘之后的图像通过低通滤波器得到滤波后的图像，然后高通滤波器对图像进行校正处理，将经过时域高通滤波处理之后的图像通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，最终得到校正后的图像。本发明具有简单、高效的特点，收敛速率快，能够校正非均匀较强时四周有块状非均匀性的图像，并且面对不同场景均有良好的校正效果，适用性广。
Description
技术领域
本发明技术属于红外图像非均匀性校正领域，具体涉及一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法。
背景技术
红外辐射使得人类对于大自然认识的视野得到开拓，在红外成像系统中，外部红外辐射经过光学系统传入红外焦平面探测器，聚焦在热敏元上，红外焦平面探测器把红外辐射能量转换成电信号，电信号反应红外辐射能量的强弱，再经过放大、AD采样和信号处理之后，在显示系统上形成可观察的红外图像。
理想情况下，红外焦平面探测器上每一个像敏像元的响应曲线都应该是完全相同的。然而在实际情况下，红外焦平面探测器自身的半导体材料、工艺上的缺陷等都会造成红外焦平面探测器上的各个像敏元具有不同的响应特性，即在均匀红外辐射下，探测器响应值具有差异性，即非均匀性，而且非均匀性的轻重也与探测器材料和工艺相关。再者，红外图像所呈现出的非均匀性与整个红外成像系统的各个部分均有关，光学系统、读出电路等都会影响非均匀性，这部分的影响很难从总体的非均匀性中分辨和分离，所以从广义上来说，非均匀性是指在均匀红外辐射入射的情况下红外焦平面探测器各像敏元响应的不一致性。
目前，红外焦平面阵列非均匀性校正算法分为基于定标和基于场景两大类。基于定标的方法可获得较好的非均匀性校正效果，但需要周期性的停机重新定标来修正参量漂移的影响，从而影响系统的正常工作。而在基于场景的校正方法中，其计算校正参量的数据不是依赖参考源，而是部分或全部来源于对场景的估计，因此对校正参量漂移具有校正的自适应性。但是，此类算法大多有各自的局限性，只有在某些特定的场景才能使用，影响校正效果。帧间误差最小化的非均匀性校正方法是一种基于场景的配准类算法，该方法由于配准精度高，不易产生鬼影，得到广泛的研究。然而，该算法当面对非均匀性较强的情形时，特别在图像四周形成块状的非均匀性，就不能很好的校正，且收敛速率慢，不能得到良好的图像质量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，解决了图像非均匀较强时，图像四周块状非均匀性得不到校正的问题。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，方法步骤如下：
步骤1、将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像xn(i，j)；
步骤2、将原始数字图像xn(i，j)与增益相乘之后通过低通滤波器，得到滤波后的图像fn(i，j)，公式如下：
其中，xn(i，j)为探测元(i，j)第n帧图像非均匀性校正前的原始数字图像,M为时间常数，取值范围[2，+∞]；
步骤3、高通滤波器对图像进行校正处理，得到经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)：
即将原始数字图像xn(i，j)与滤波后的fn(i，j)作差，公式如下：
yn(i，j)＝xn(i，j)-fn(i，j)
步骤4、将经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，得到校正后的图像Yn(i，j)，校正公式如下：
其中，gn(i，j)表示第n帧的校正增益参数，on(i，j)表示第n帧的校正偏置参数，ERRn(i，j)是第n帧的阈值，step为预先设定的收敛步长，dx表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在坐标轴x方向上的偏移量，dy表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在标轴y方向上的偏移量。
本发明与现有技术相比，其显著优点：(1)收敛速率快，本发明能够在很短的时间内对图像进行非均匀性校正，节省了时间；(2)校正效果明显，面对四周非均匀性严重的红外图像，能够对图像进行良好的校正，得到较好的图像质量；(3)实用性广，面对不同的场景均有良好的校正效果。
附图说明
图1是本发明一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法的方法流程图。
图2是本发明经过基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法的夜晚高空拍摄下山岭处的的效果比较图；其中(a)为夜晚高空拍摄下山岭处的红外原始图像，(b)为校正之后图像。
图3是本发明经过基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法的夜晚高空拍摄下的立交桥的效果比较图；其中(a)为夜晚高空拍摄下的立交桥红外原始图像，(b)为校正之后图像。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
结合图1，一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，方法步骤如下：
步骤1、将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像xn(i，j)；
步骤2、将原始数字图像xn(i，j)与增益相乘之后通过低通滤波器，得到滤波后的图像fn(i，j)，公式如下：
其中，xn(i，j)为探测元(i，j)第n帧图像非均匀性校正前的原始输出,M为预先设定的时间常数，取值范围[2，+∞]。
步骤3、高通滤波器对图像进行校正处理，得到经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)：
即将原始数字图像xn(i，j)与滤波后的fn(i，j)作差，公式如下：
yn(i，j)＝xn(i，j)-fn(i，j)
步骤4、将经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，得到校正后的图像Yn(i，j)，校正公式如下：
其中，gn(i，j)表示第n帧的校正增益参数，on(i，j)表示第n帧的校正偏置参数，ERRn(i，j)是第n帧的阈值，step为收敛步长，dx表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在坐标轴x方向上的偏移量，dy表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在标轴y方向上的偏移量。
实施例1
结合图2，红外焦平面探测器采集到夜晚高空拍摄下山岭处的红外图像，图像大小为320×256；
步骤1、将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像xn(i，j)；
步骤2、将原始数字图像xn(i，j)与增益相乘之后通过低通滤波器，得到滤波后的图像fn(i，j)，公式如下：
其中，xn(i，j)为探测元(i，j)第n帧图像非均匀性校正前的原始输出,M＝5。
步骤3、高通滤波器对图像进行校正处理，得到经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)：
即将原始数字图像xn(i，j)与滤波后的fn(i，j)作差，公式如下：
yn(i，j)＝xn(i，j)-fn(i，j)
步骤4、将经过时域高通滤波之后的图像通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，校正公式如下：
其中，gn(i，j)表示第n帧的校正增益参数，g1(i，j)＝1，on(i，j)表示第n帧的校正偏置参数，o1(i，j)＝0，ERRn(i，j)是第n帧的阈值，step＝0.03，dx表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在坐标轴x方向上的偏移量，dy表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在标轴y方向上的偏移量。
对比图2(a)和图2(b)，从校正效果上看图像四周非均匀较强区域得到校正，还原真实的图像,并且收敛速率快，在很短的帧数内对图像进行校正，最终得到一幅质量良好的图像。
实施例2
结合图3，红外焦平面探测器采集到夜晚高空拍摄下的立交桥红外图像，图像大小为320×256；
步骤1、将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像xn(i，j)；
步骤2、将原始数字图像xn(i，j)与增益相乘之后通过低通滤波器，得到滤波后的图像fn(i，j)，公式如下：
其中，xn(i，j)为探测元(i，j)第n帧图像非均匀性校正前的原始输出,M＝6。
步骤3、高通滤波器对图像进行校正处理，得到经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)：
即将原始数字图像xn(i，j)与滤波后的fn(i，j)作差，公式如下：
yn(i，j)＝xn(i，j)-fn(i，j)
步骤4、将经过时域高通滤波之后的图像通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，校正公式如下：
其中，gn(i，j)表示第n帧的校正增益参数，g1(i，j)＝1，on(i，j)表示第n帧的校正偏置参数，o1(i，j)＝0，ERRn(i，j)是第n帧的阈值，step＝0.04，dx表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在坐标轴x方向上的偏移量，dy表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在标轴y方向上的偏移量。
对比图3(a)和图3(b)，从校正效果上看图像四周非均匀较强区域得到校正，还原真实的图像,并且收敛速率快，在很短的帧数内对图像进行校正，最终得到一幅质量良好的图像。
Claims (1)
1.一种基于时域高通滤波的帧间配准非均匀性校正方法，其特征在于，方法步骤如下：
步骤1、将红外焦平面探测器采集到的原始模拟图像经过A/D转换后，得到原始数字图像xn(i，j)；
步骤2、将原始数字图像xn(i，j)与增益相乘之后通过低通滤波器，得到滤波后的图像fn(i，j)，公式如下：
其中，xn(i，j)为探测元(i，j)第n帧图像非均匀性校正前的原始数字图像,为时间常数，取值范围[2，+∞]；
步骤3、高通滤波器对图像进行校正处理，得到经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)：
即将原始数字图像xn(i，j)与滤波后的fn(i，j)作差，公式如下：
yn(i，j)＝xn(i，j)-fn(i，j)
步骤4、将经过时域高通滤波之后的图像yn(i，j)通过帧间误差最小化的非均匀性校正算法进行校正，得到校正后的图像Yn(i，j)，校正公式如下：
其中，gn(i，j)表示第n帧的校正增益参数，on(i，j)表示第n帧的校正偏置参数，g1(i，j)＝1，o1(i，j)＝0，ERRn(i，j)是第n帧的阈值，step为预先设定的收敛步长，dx表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在坐标轴x方向上的偏移量，dy表示第n帧图像相对于第n-1帧图像在标轴y方向上的偏移量。
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