CN107862670A - 一种针对红外成像电串扰的图像复原方法 - Google Patents
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Abstract
该发明公开了一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,属于图像处理领域,更为具体的讲是,一种基于数学模型的图像复原方法。本方法根据红外成像电串扰机理,建立简化电串扰数学模型,然后利用数学模型反演得到去电串扰红外图像,理论上本文方法可以实现很好的复原效果,但由于其串扰系数以及迭代次数目前无法理论计算出其值,只能根据实际情况决定,这在一定程度上限制了本方法的复原结果。本文方法在尽量保持原有信息的基础上,消除了串扰,增加了像素之间的对比度,且计算量相对较小。本方法对于由扩散效应引起的图像模糊都具有令人满意的复原结果。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域,更为具体的讲是,一种基于数学模型的图像复原方法。
背景技术
串扰效应是一个常常会遇到但又不容易解决的问题,对于红外成像系统来说,串扰是指一个像素中的信号对其他像素所产生的耦合影响,其本质是一个信号对另外一个信号耦合产生的干扰噪声。目前的研究结果表明串扰效应主要由光学和电学两种串扰机制产生,其大小与组件中的滤光片、光阑、探测器的结构以及放大器通道间的耦合等因素有关。当串扰的强度过大时,图像将变得模糊,能够影响整个红外探测器,甚至无法正常工作。尤其是在弱小目标的检测过程中,串扰效应使得弱小目标的强度更加微弱,因此进行串扰的抑制是非常有意义的。
虽然目前对串扰机理的研究已经很深入,但大多数在抑制电串扰技术的研究主要在材料结构、电路层面进行改进;目前已有的电串扰模型主要用于解释物理现象,难以直接用于图像复原。改进材料或电路结构来抑制串扰,往往需要很大的成本,而且由于技术水平的限制,即使花费很高的成本也只是能实现降低串扰到一定程度,不能完全消除;而且已有的电串扰模型主要用于解释物理现象,难以直接用于图像复原。本方法试图根据红外成像电串扰机理,建立简化电串扰数学模型,然后利用数学模型反演得到去电串扰红外图像,即用此方法,依据模糊图像复原出原始图像。
发明内容
本发明是对由扩散效应引起的图像模糊进行复原的一种方法,如在热成像图像中热扩散引起的图像不清晰,在光电红外图像中由载流子扩散引起的图像模糊,都可以使用本方法来进行图像复原,增强图像的对比度。
本发明技术方案为一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,该方法包括:
步骤1:获取待复原图像,并进行灰度化处理,得到灰度图像;
步骤2:第一次复原处理;
步骤2.1:以H为卷积核对灰度图像进行卷积处理,其中η表示串扰系数,根据实际情况设定,卷积核中k的个数为T,T的大小根据实际情况确定;
步骤2.2:将原灰度图像点除以步骤2.1卷积处理后的图像,得到第一系数矩阵;
步骤2.3:以H为卷积核对得到的系数矩阵进行卷积处理,得到第一复原矩阵;
步骤2.4:将原灰度图像点乘以复原矩阵,得到第一次复原图像;
步骤3:对上一次复原后的图像采用图像复原方法进行再一次处理;
步骤3.1:以H为卷积核对上一次复原图像进行卷积处理;
步骤3.2:将原灰度图像点除以步骤3.1卷积处理后的图像,得到第n系数矩阵;
步骤3.3:以H为卷积核对得到的第n系数矩阵进行卷积处理,得到第n复原矩阵;
步骤3.4:将上一次复原图像点乘以第n复原矩阵,得到第n次复原图像;
步骤4:采用步骤3的方法对图像进行多次复原处理,直到达到设定的处理次数,得到最终的复原图像。
进一步的,所述步骤4中设定的处理次数为T。
本方法根据红外成像电串扰机理,建立简化电串扰数学模型,然后利用数学模型反演得到去电串扰红外图像,理论上本文方法可以实现很好的复原效果,但由于其串扰系数以及迭代次数目前无法理论计算出其值,只能根据实际情况决定,这在一定程度上限制了本方法的复原结果。本文方法在尽量保持原有信息的基础上,消除了串扰,增加了像素之间的对比度,且计算量相对较小。本方法对于由扩散效应引起的图像模糊都具有令人满意的复原结果。
附图说明
图1光电红外图像1处理结果(a)原图像;(b)本文方法处理结果;
图2光电红外图像2处理结果(a)原图像;(b)本文方法处理结果;
图3光电红外图像3处理结果(a)原图像;(b)本文方法处理结果;
图4光电红外图像4处理结果(a)原图像;(b)本文方法处理结果;
图5为该发明方法的流程图;
表1为对原始图像与复原图像的评价对比,其中EAV值与图像的清晰度相关。
具体实施方式
方案一:一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,该方法包括:
步骤1:获取待复原图像,即图1(a),并进行灰度化处理,得到灰度图像;
步骤2:第一次复原处理;
步骤2.1:以H为卷积核对灰度图像进行卷积处理,其中η表示串扰系数,η=0.05;卷积核中k的个数为T,T=30,点扩散函数即为H;
步骤2.2:将原灰度图像点除以步骤2.1卷积处理后的图像,得到第一系数矩阵;
步骤2.3:以H为卷积核对得到的系数矩阵进行卷积处理,得到第一复原矩阵;
步骤2.4:将原灰度图像点乘以复原矩阵,得到第一次复原图像;
步骤3:对上一次复原后的图像采用图像复原方法进行再一次处理;
步骤3.1:以H为卷积核对上一次复原图像进行卷积处理;
步骤3.2:将原灰度图像点除以步骤3.1卷积处理后的图像,得到第n系数矩阵;
步骤3.3:以H为卷积核对得到的第n系数矩阵进行卷积处理,得到第n复原矩阵;
步骤3.4:将上一次复原图像点乘以第n复原矩阵,得到第n次复原图像;
步骤4:采用步骤3的方法对图像进行30次复原处理,直到达到设定的处理次数,得到最终的复原图像,即图1(b)。
方案二:一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,该方法包括:
步骤1:获取待复原图像,即图2(a),并进行灰度化处理,得到灰度图像;
步骤2:第一次复原处理;
步骤2.1:以H为卷积核对灰度图像进行卷积处理,其中η表示串扰系数,η=0.02;卷积核中k的个数为T,T=40,点扩散函数即为H;
步骤2.2:将原灰度图像点除以步骤2.1卷积处理后的图像,得到第一系数矩阵;
步骤2.3:以H为卷积核对得到的系数矩阵进行卷积处理,得到第一复原矩阵;
步骤2.4:将原灰度图像点乘以复原矩阵,得到第一次复原图像;
步骤3:对上一次复原后的图像采用图像复原方法进行再一次处理;
步骤3.1:以H为卷积核对上一次复原图像进行卷积处理;
步骤3.2:将原灰度图像点除以步骤3.1卷积处理后的图像,得到第n系数矩阵;
步骤3.3:以H为卷积核对得到的第n系数矩阵进行卷积处理,得到第n复原矩阵;
步骤3.4:将上一次复原图像点乘以第n复原矩阵,得到第n次复原图像;
步骤4:采用步骤3的方法对图像进行40次复原处理,直到达到设定的处理次数,得到最终的复原图像。
方案三:一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,该方法包括:
步骤1:获取待复原图像,即图4(a),并进行灰度化处理,得到灰度图像;
步骤2:第一次复原处理;
步骤2.1:以H为卷积核对灰度图像进行卷积处理,其中η表示串扰系数,η=0.07;卷积核中k的个数为T,T=17,点扩散函数即为H;
步骤2.2:将原灰度图像点除以步骤2.1卷积处理后的图像,得到第一系数矩阵;
步骤2.3:以H为卷积核对得到的系数矩阵进行卷积处理,得到第一复原矩阵;
步骤2.4:将原灰度图像点乘以复原矩阵,得到第一次复原图像;
步骤3:对上一次复原后的图像采用图像复原方法进行再一次处理;
步骤3.1:以H为卷积核对上一次复原图像进行卷积处理;
步骤3.2:将原灰度图像点除以步骤3.1卷积处理后的图像,得到第n系数矩阵;
步骤3.3:以H为卷积核对得到的第n系数矩阵进行卷积处理,得到第n复原矩阵;
步骤3.4:将上一次复原图像点乘以第n复原矩阵,得到第n次复原图像;
步骤4:采用步骤3的方法对图像进行17次复原处理,直到达到设定的处理次数,得到最终的复原图像。
表1去串扰前后EAV值对比
原图(a) | 去串扰后(b) | EAV提高/% | |
图1 | 0.1168 | 0.1904 | 63.01 |
图2 | 0.0874 | 0.2980 | 240.96 |
图3 | 0.0941 | 0.3346 | 255.58 |
图4 | 0.0361 | 0.1144 | 216.90 |
Claims (2)
1.一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,该方法包括:
步骤1:获取待复原图像,并进行灰度化处理,得到灰度图像;
步骤2:第一次复原处理;
步骤2.1:以H为卷积核对灰度图像进行卷积处理,其中η表示串扰系数,根据实际情况设定,卷积核中k的个数为T,T的大小根据实际情况确定;
步骤2.2:将原灰度图像点除以步骤2.1卷积处理后的图像,得到第一系数矩阵;
步骤2.3:以H为卷积核对得到的系数矩阵进行卷积处理,得到第一复原矩阵;
步骤2.4:将原灰度图像点乘以复原矩阵,得到第一次复原图像;
步骤3:对上一次复原后的图像采用图像复原方法进行再一次处理;
步骤3.1:以H为卷积核对上一次复原图像进行卷积处理;
步骤3.2:将原灰度图像点除以步骤3.1卷积处理后的图像,得到第n系数矩阵;
步骤3.3:以H为卷积核对得到的第n系数矩阵进行卷积处理,得到第n复原矩阵;
步骤3.4:将上一次复原图像点乘以第n复原矩阵,得到第n次复原图像;
步骤4:采用步骤3的方法对图像进行多次复原处理,直到达到设定的处理次数,得到最终的复原图像。
2.如权利要求1说的一种针对红外成像电串扰的图像复原方法,其特征在于所述步骤4中设定的处理次数为T。
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