CN107862670B - 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，η的大小根据实际情况设定，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为卷积核对得到的第一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第一复原矩阵，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.根据权利要求1所述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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