CN106934771A - 一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于红外图像处理领域，具体公开了一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其包括：通过一维水平均值滤波计算预校正像素点的期望输出值；计算预校正像素点的预期输出，使用预校正像素点上面一个像素点对应的校正参数对预校正像素点进行校正，得到预期输出；满足期望输出和预期输出的差平方和最小的条件下，通过列间迭代的方式实现校正参数的自适应更新；采用新的校正参数对预校正像素点进行校正；对同一行下一个像素点进行校正，直至一帧图像校正完成。本发明的方法不需要存储一帧图像来计算图像的统计特性，只需要缓存当前像素点的相邻元素，结合条纹噪声的列间局部相关性，就可以实现单帧图像的条纹噪声去除，更适合红外图像数据流水式的特点。

Description

一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法

技术领域

本发明属于红外图像处理领域，更具体地，涉及一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法。

背景技术

在红外成像系统中，红外焦平面阵列通常是同一列像元共享同一个输出电路，由于行输出电路偏置电压不完全一致，同时输出电路存在非均匀性，使得红外成像系统产生的图像中会包含以条纹为主要特征的非均匀噪声，称为条纹噪声。传统的基于场景的非均匀校正算法或者基于定标的校正算法，无法有效地去除这种条纹噪声。

目前，解决红外图像条纹噪声的方法主要分为两类：一类是基于统计特征的去除算法，该类算法往往对同一列像素应用相同的校正参数，由于外界随机因素和一些预校正步骤的影响，条纹的统计特性受到了影响，也就是说同一列不同像素对应的校正系数相关，但并不相同(称之为条纹的局部相关性)。因此，该类算法不仅不能有效的去除条纹噪声，而且容易产生“伪影”。另一类是与统计特征无关的去除算法，但这些方法适应性和广泛性较差，往往要求图像中地物类型单一，且该类算法容易造成图象退化和图像“伪影”。还有一类是基于变换的条纹去除算法，比如基于傅里叶变换和小波变化的条纹噪声校正算法，例如专利文献CN104580937A中公开了一种红外成像系统条纹噪声去除方法，其实施步骤如下：1)利用红外成像系统对黑体成像并将得到的红外图像转换为一维数列；2)将得到的一维数列进行FFT傅里叶变换；3)对变换后频谱图中代表条纹噪声的谱线进行标定；4)以标定的谱线位置对同样转换为一维数列的待降噪图像FFT转换后的结果进行处理；5)将处理后的结果逆变换为一维数列，然后拼接回二维图像。该方案可以去除红外图像中的条纹噪声，并不损失图像原信息，但这些算法计算量较大，不利于实时地硬件实现。因此，本领域亟需寻找一种有效、实用的条纹噪声去除技术，既保证红外成像质量，又具有实时性。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或不足，本发明提供一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，该方案充分利用条纹噪声的局部相关特性，在上方像素校正参数的基础上迭代计算出预校正像素点的实时校正参数，从而实现单帧红外图像的条纹噪声去除。本发明的方法无需计算图像的统计特性，无需储存一整幅图像，只需缓存与预校正像素点相邻的同一行的像素点，对流水式的特点的红外图像数据具有良好的噪声去除效果。

为实现上述目的，按照本发明，提出了一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于，该方法包括：

S1：通过一维水平均值滤波计算图像任一行中的预校正像素点的期望输出；

S2：计算预校正像素点的预期输出，具体为：使用预校正像素点的上一行对应像素点的校正参数对预校正像素点进行校正，得到预期输出；

S3：对校正参数进行自适应更新，具体为：满足期望输出和预期输出的差平方和最小的条件下，通过列间迭代的方式实现校正参数的自适应更新，其中所述实现校正参数自适应更新的公式为：

其中，d(i,j)是像素点(i,j)的期望输出，z(i,j)是预校正像素点的预期输出，g(i,j)和o(i,j)是像素点(i,j)的增益校正系数和偏置校正参数，u是可调节的迭代步长；

S4：采用更新后的校正参数对预校正像素点进行校正；

S5：对同一行下一个像素点进行校正，并依次逐行校正，直至一帧图像校正完成，即可实现该帧图像的条纹噪声去除。

作为本发明的进一步优选，步骤S1中所述利用一维水平均值滤波计算预校正像素点的期望输出具体为：

其中，(i,j)表示任一像素点坐标，x(i,j)是预校正像素点，d(i,j)是像素点(i,j)的期望输出，S是一维水平均值滤波器的窗口大小，N是窗口S中像素点的个数。

作为本发明的进一步优选，步骤S2中利用同一列上方相邻像素的校正参数计算预校正像素的预期输出具体为：

z(i,j)＝g(i-1,j)*x(i,j)+o(i-1,j)

其中，g(i-1,j)和o(i-1,j)是像素点(i-1,j)的增益校正系数和偏置校正参数，z(i,j)是预校正像素点的预期输出。

作为本发明的进一步优选，步骤S4中利用更新的校正参数对预校正像素点进行校正具体为：

y(i,j)＝g(i,j)*x(i,j)+o(i,j)

其中，x(i,j)是预校正像素点，y(i,j)校正输出灰度值。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

1)本发明的方法充分考虑并利用条纹噪声的局部相关性，在上方像素校正参数的基础上迭代计算出预校正像素点的实时校正参数，从而实现单帧红外图像的条纹噪声去除；

2)本发明的方法在保证红外图像校正效果的基础上，并未存在过多的计算复杂度，不需要存储一帧图像来计算图像的统计特性，只需缓存与预校正像素点相邻的同一行的像素点(灰度值)，更适合红外图像数据流水式的特点；

3)本发明的方法通过一维水平滤波计算期望输出，同时利用列间自适应迭代的方式对参数进行更新，计算量小，实时性高。

附图说明

图1是按照本发明实施例的基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1是按照本发明实施例的基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法流程图。

如图1所示，本发明实施例的基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，可以实现对任意帧图像的条纹去除。该方法通过对一帧图像的第一行的预校正像素点开始，逐行进行校正，且与校正像素点相邻的同一列的上方相邻的像素点作为校正参数的依据，实现单帧图像的条纹去除。

具体地，该方法的具体实施过程如下：

步骤S1计算预校正像素点的期望输出。

首先利用一维水平均值滤波计算预校正像素点的期望输出值，具体为：

其中，(i,j)表示像素坐标位置，x(i,j)是预校正像素，d(i,j)是像元(i,j)的期望输出，S是一维水平均值滤波器的窗口大小，N是窗口S中像素点的个数。在一个优选实施例中，窗口大小S可以为1×7，当然本发明中并不限于此。

步骤S2计算预校正像素点的预期输出值。

利用同一列上方相邻像素的校正参数来计算当前预校正像素的预期输出，具体为：

z(i,j)＝g(i-1,j)*x(i,j)+o(i-1,j)

其中，g(i-1,j)和o(i-1,j)是像元(i-1,j)的增益校正系数和偏置校正参数，z(i,j)是预校正像素点的预期输出值。

第一行的校正参数即增益校正系数和偏置校正参数通过初始化预设得到，本实施例中，优选地，第一行的增益校正系数和偏置校正参数分别初始化为1和0。

步骤S3校正参数的自适应更新

在使期望输出值和预期输出值的差平方和最小的条件下，通过列间迭代的方式实现校正参数的自适应更新。

本实施例中通过最陡下降法来更新校正参数，以达到期望输出值和预期输出值的差平方和最小的条件。校正参数自适应更新的公式为：

其中g(i,j)和o(i,j)是像元(i,j)的增益校正系数和偏置校正参数，u是可调节的迭代步长。

步骤S4条纹非均匀性校正

利用更新的校正参数对预校正像素点进行校正：

y(i,j)＝g(i,j)*x(i,j)+o(i,j)

其中x(i,j)是预校正像素点的输入灰度值，y(i,j)校正输出灰度值。

步骤S5以此类推，对同一行下一个像素点进行校正，并依次逐行校正，直至一帧图像校正完成，即可实现该帧图像的条纹噪声去除。

本发明的方法与常规的现有技术相比，不需要存储一帧图像来计算图像的统计特性，只需要缓存当前像素点的相邻元素，结合条纹噪声的列间局部相关性，就可以实现单帧图像的条纹噪声去除，更适合红外图像数据流水式的特点。另外，本发明方法通过一维水平滤波计算期望输出，利用列间自适应迭代的方式对参数进行更新，计算量小，实时性高。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其特征在于，该方法包括：

S1：通过一维水平均值滤波计算图像中预校正像素点的期望输出值；

S2：计算预校正像素点的预期输出值，具体为：使用所述预校正像素点上一行对应的像素点的校正参数对预校正像素点进行校正，得到预期输出值；

S3：对校正参数进行自适应更新，具体为：满足期望输出值和预期输出值的差平方和最小的条件下，通过列间迭代的方式实现校正参数的自适应更新，其中所述实现校正参数自适应更新的公式为：

$\left\{\begin{array}{c}g(i,j)=g(i-1,j)+2*u*x(i,j)*(d\left(i,j\right)-z\left(i,j\right))\\ o(i,j)=o(i-1,j)+2*u*(d\left(i,j\right)-z\left(i,j\right))\end{array}\right.$

其中，d(i,j)是像素点(i,j)的期望输出，z(i,j)是预校正像素点的预期输出，g(i,j)和o(i,j)是像素点(i,j)的增益校正系数和偏置校正参数，u是可调节的迭代步长；

S4：采用更新后的校正参数对预校正像素点再进行校正；

S5：对同一行下一个像素点进行校正，并依次逐行校正，直至一帧图像校正完成，即可实现该帧图像的条纹噪声去除。

2.根据权利要求1所述的一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其中，步骤S1中所述利用一维水平均值滤波计算预校正像素点的期望输出值具体为：

$d(i,j)=\frac{1}{N}\underset{j\∈S}{\Σ}x(i,j)$

其中，(i,j)表示任一像素点坐标，x(i,j)是预校正像素点灰度值，d(i,j)是像素点(i,j)的期望输出值，S是一维水平均值滤波器的窗口大小，N是窗口S中像素点的个数。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其中，步骤S2中利用同一列上方相邻像素的校正参数计算预校正像素的预期输出值具体为：

z(i,j)＝g(i-1,j)*x(i,j)+o(i-1,j)

其中，g(i-1,j)和o(i-1,j)是像素点(i-1,j)的增益校正系数和偏置校正参数，z(i,j)是预校正像素点的预期输出值。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的一种基于局部相关性的红外图像条纹噪声去除方法，其中，步骤S4中利用更新的校正参数对预校正像素点进行校正具体为：

y(i,j)＝g(i,j)*x(i,j)+o(i,j)

其中，x(i,j)是预校正像素点灰度值，y(i,j)校正输出灰度值。