CN110553739B - 一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明创造提供了一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，包括如下步骤：步骤(一)进行预实验，获得条纹噪声模板，步骤(二)实时参数修订与校正；本发明提供一种新型的红外热成像无挡片非均匀性校正技术；使红外热成像仪在正常工作时无需挡片，即可获得适用于人眼观看的红外图像。克服了档片校正带来的盲视，高功耗，快门响声等问题；当红外热像仪工作在常温时，标定过程无需高低温箱，节约大量成本。如有工作在极端温度下的需求，可通过高低温箱实验以相同的办法另外再存储几幅噪声模板，工作时选择调用即可。

Description

一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法
技术领域
本发明创造属于非均匀性校正处理领域，尤其是涉及一种基于噪声模板的红外热成像非均匀性校正方法。
背景技术
在非制冷红外热成像仪工作时，因为探测器各探测元的响应会随辐射的变化关系而不同，所以需要通过特定方法进行非均匀性校正工作。目前，最常见校正方法是两点校正法。由于探测器的温度不稳定，仅仅两点校正得到的图像会因温漂产生条纹噪声，所以传统的非均匀性校正方法还需要挡片(或称快门)不时地遮挡镜头来校正温度的漂移。
现有的无挡片非均匀性校正方法大多需要高低温箱标定，这需要繁琐的标定过程和昂贵的固定成本，而且还需要事先做好防水工作，成功率比较低。
事实上，由于温度漂移造成的噪声是一组形状规律的竖条纹，不同温度下获得的噪声图案矩阵都线性相关，即为一个噪声模板M，任意温度下的噪声矩阵都可以表达为M与一个常数m的乘积(m与探测器温度有关)；本发明在传统的两点校正基础上，另外存储一幅由于探测器温度变化而产生的噪声模板，通过检测图像横向梯度的绝对值的和来对图像的条纹噪声进行量化，通过调整参数使得条纹噪声最小化以实现无挡片的非均匀性校正。
发明内容
有鉴于此，本发明创造旨在提出一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，以解决传统的两点校正必须使用挡片而带来的盲视，高功耗，快门响声等问题。
以为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：
一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，包括如下步骤：
步骤(一)进行预实验，获得条纹噪声模板，具体实现方法包括如下步骤：
1.1采集具有均匀背景内容的初始图像M1；
1.2然后采集第n帧具有均匀背景内容的图像M2；
1.3计算M2和M1的差值，获得条纹噪声模板M；
1.4将结果存入FLASH内存或上位机中。
步骤(二)实时参数修订与校正，具体实现方法包括如下步骤：
2.1读取一原始图像数据a’，并进行两点校正及盲元补偿，输出矩阵a；
2.2获得参考系数m
2.3将步骤(一)矩阵a代入公式(一)计算，获得目标场景的无噪图片。
进一步的，步骤1.1所述初始图像M1的采集时间为开机时间小于2min。
进一步的，步骤1.2所述第n帧具有均匀背景内容的图像M2的采集时间为大于1h，机芯温度稳定。
进一步的，步骤1.4所述结果为条纹噪声模板M经过两点校正及盲元补偿输出的结果,
进一步的，步骤1.4所述的盲元补偿公式如下：
Figure GDA0002903498770000021
Figure GDA0002903498770000022
Datacorrect＝Datanew*G+O (2-3)
其中，G(i,j)、O(i,j)分别为两点校正的增益与偏执分量，
Figure GDA0002903498770000031
Figure GDA0002903498770000032
分别为高温与低温标定所得数据。
进一步的,步骤2.2所述的参考系数m的计算公式：
m＝0.02*i+m1-0.1，其中，i取值为0～15。
进一步的，步骤2.3所述的公式(一)为K＝a-mM；其中，m为参考系数，M为噪声模板；
进一步的，步骤2.2所述的参考系数m的更新方法包括如下步骤：
2.4.1获得目标参考系数m1；
2.4.2在目标参考系数m1的附近等间隔选取若干个备选系数m2；
2.4.3将若干个m2分别代入公式(二),计算出结果P，输出最小值Pmin；
2.4.4步骤2.4.3输出的最小值Pmin对应的m2值，即为更新的m值。
2.4.5将步骤2.4.4对应的m2值替换原参考系数m。
进一步的，步骤2.4.3所述的公式(二)为：
P＝f(a-m2M)
其中，f为对图像的横向梯度绝对值加和，m2为备选参数，M为噪声模板。
进一步的，步骤2.4.1的目标系数m1获取间隔为30帧。
进一步的，步骤2.4.2的备选系数m2为20个。
相对于现有技术，本发明创造所述的一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法具有以下优势：
本发明提供一种新型的红外热成像无挡片非均匀性校正技术。使红外热成像仪在正常工作时无需挡片，即可获得适用于人眼观看的红外图像。克服了档片校正带来的盲视，高功耗，快门响声等问题。当红外热像仪工作在常温时，标定过程无需高低温箱，节约大量成本。如有工作在极端温度下的需求，可通过高低温箱实验以相同的办法另外再存储几幅噪声模板，工作时选择调用即可。
附图说明
构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：
图1为本发明创造实施例所述的步骤(一)流程示意图；
图2为本发明创造实施例所述的步骤(二)中矩阵a示意图；
图3为本发明创造实施例所述的步骤(一)中条纹噪声模板M示意图；
图4为本发明创造实施例所述的步骤2.2的P-m变化规律示意图；
图5为本发明创造实施例所述的步骤2.3的无噪图片示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。
一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，包括如下步骤：
步骤(一)进行预实验，获得条纹噪声模板，具体实现方法包括如下步骤：
1.1采集具有均匀背景内容的初始图像M1；
1.2然后采集第n帧具有均匀背景内容的图像M2；
1.3计算M2和M1的差值，获得条纹噪声模板M；
1.4将结果存入FLASH内存或上位机中。
步骤(二)实时参数修订与校正，具体实现方法包括如下步骤：
2.1读取一原始图像数据a’，并进行两点校正及盲元补偿，输出矩阵a；
2.2获得参考系数m
2.3将步骤2.1矩阵a代入公式(一)计算，获得目标场景的无噪图片。
其中，步骤1.1所述初始图像M1的采集时间为开机时间小于2min。
其中，步骤1.2所述第n帧具有均匀背景内容的图像M2的采集时间为大于1h，机芯温度稳定。
其中，步骤1.4所述结果为条纹噪声模板M经过两点校正及盲元补偿输出的结果,
其中，步骤1.4所述的盲元补偿公式如下：
Figure GDA0002903498770000061
Figure GDA0002903498770000062
Datacorrect＝Datanew*G+O (2-3)
其中，G(i,j)、O(i,j)分别为两点校正的增益与偏执分量，
Figure GDA0002903498770000063
Figure GDA0002903498770000064
分别为高温与低温标定所得数据。
其中,步骤2.2所述的参考系数m的计算公式：
m＝0.02*i+m1-0.1，其中，i取值为0～15。
其中，步骤2.3所述的公式(一)为K＝a-mM；其中，m为参考系数，M为噪声模板；
其中，步骤2.2所述的参考系数m的更新方法包括如下步骤：
2.4.1获得目标参考系数m1；
2.4.2在目标参考系数m1的附近等间隔选取若干个备选系数m2；
2.4.3将若干个m2分别代入公式(二),计算出结果P，输出最小值Pmin；
2.4.4步骤2.4.3输出的最小值Pmin对应的m2值，即为更新的m值。
2.4.5将步骤2.4.4对应的m2值替换原参考系数m。
其中，步骤2.4.3所述的公式(二)为：
P＝f(a-m2M)
其中，f为对图像的横向梯度绝对值加和，m2为备选参数，M为噪声模板。
其中，步骤2.4.1的目标系数m1获取间隔为30帧。
其中，步骤2.4.2的备选系数m2为20个。
本发明的具体实现过程：
所述条纹噪声采集方法用于获得噪声模板，设其为矩阵M；所属噪声监测方法为横向梯度绝对值加和，设其为f，f作用在矩阵M上，返回一个数值，经过实验验证，该数值越小，图像噪声越小，图像质量越好；所述调整参数使条纹噪声最小化方法，即寻找一个合适的值m，使得f(a-mM)的值最小即可，式中a为经过两点校正但还有温度漂移带来的条纹噪声的场景图片矩阵。
本发明实现主要分为两步，第一步为在机芯工作前需要进行的预实验，以获得探测器温度漂移而带来的条纹噪声模板矩阵M。第二步为机芯工作时进行的实时参数修订与校正。
获取条纹噪声模板矩阵M流程：打开红外机芯，在开机后两分钟内采集一幅均匀背景M1，让机芯持续工作1个小时至温度稳定，再采集一幅均匀背景M2，二者相减的结果则为M，存入flash或上位机中。
机芯工作时的实时参数修订与校正：工作时，读取一幅原始图像数据，对其进行两点校正和盲元补偿，结果存为a。a是一张存在条纹噪声的图片，该条纹噪声与M的形状相同，但幅值不同，幅值由参数m控制，所以输出(a-mM)即可得到目标场景的无噪图片。m的值随探测器温度改变，故需实时更新合适的m值，经过实验验证每30帧更新一次m值，可以获得较好的效果。更新m的算法如步骤2.4.1-步骤2.4.5所述。我们在上一个m值附近选取20个点，步长可设置为0.01～0.05之间均可，将每一个备选的m值带入f(a-mM)中，f为对图像的横向梯度绝对值加和。从输出的20个f(a-mM)中，选取其中最小值对应的m值，覆盖掉上一个m值，从而实现m值的实时更新。最后将(a-mM)作为结果，输出给上位机显示即可。
以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤(一)进行预实验，获得条纹噪声模板，具体实现方法包括如下步骤：
1.1采集具有均匀背景内容的初始图像M1；
1.2然后采集第n帧具有均匀背景内容的图像M2；
1.3计算M2和M1的差值，获得条纹噪声模板M；
1.4将结果存入FLASH内存或上位机中；
步骤1.1所述初始图像M1的采集时间为开机时间小于2min；
步骤1.2所述第n帧具有均匀背景内容的图像M2的采集时间为大于1h，
机芯温度稳定；
步骤(二)实时参数修订与校正，具体实现方法包括如下步骤：
2.1读取一原始图像数据a’，并进行两点校正及盲元补偿，输出矩阵a；
2.2获得参考系数m；
2.3将步骤2.1输出的矩阵a代入公式(一)计算，最后获得目标场景的无噪图片；所述的公式(一)为K＝a-mM；其中，m为参考系数，M为噪声模板；
步骤2.2所述的参考系数m的更新方法，包括如下步骤：
2.4.1获得目标参考系数m1；
2.4.2在目标参考系数m1的两侧等间隔选取多个备选系数m2；
2.4.3将多个m2分别代入公式(二),计算出结果P，输出最小值Pmin；
2.4.4步骤2.4.3输出的最小值Pmin对应的m2值，即为更新的m值；
2.4.5将步骤2.4.4对应的m2值替换原参考系数m；
所述的公式(二)为P＝f(a-mM)；其中，f为对图像的横向梯度绝对值加和，m2为备选参数，M为噪声模板。
2.根据权利要求1所述的一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，其特征在于：步骤1.4所述结果为条纹噪声模板M经过两点校正及盲元补偿输出的结果。
3.根据权利要求2所述的一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，其特征在于：步骤1.4对条纹噪声模板M进行盲元补偿公式如下：
Figure FDA0002914578650000021
Figure FDA0002914578650000022
Datacorrect＝Datanew*G+O (2-3)
其中，G(i,j)、O(i,j)分别为两点校正的增益与偏执分量，
Figure FDA0002914578650000023
Figure FDA0002914578650000024
分别为高温与低温标定所得数据。
4.根据权利要求1所述的一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，其特征在于：步骤2.4.1的目标系数m1获取间隔为30帧。
5.根据权利要求1所述的一种红外热成像的无挡片非均匀性校正方法，其特征在于：步骤2.4.2的备选系数m2为20个。
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