CN111612706A - 一种应用于红外图像的滤波方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开一种应用于红外图像的滤波方法及系统，该方法包括：启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；分割视频图像块，得到视频图像子块；对视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；对目标视频图像子块进行去噪；将经去噪的目标视频图像子块恢复到视频图像块的对应位置，并更新每一视频图像块的图像数据的权重值；综合每一视频图像块的图像数据的权重值，对参与滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到滑窗操作对应的滤波图像数据，重复上述步骤，直至上述滑窗操作为针对红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。通过实施本申请实施例，能够提高针对红外图像的去噪效果。

Description

一种应用于红外图像的滤波方法及系统

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种应用于红外图像的滤波方法及系统。

背景技术

红外成像是利用红外探测器对目标辐射能量进行探测采集并成像的光电成像技术，由于红外探测器是对微弱热量进行探测，红外探测器对噪声极为敏感，另外，红外探测器还具备非均匀性以及受环境因素影响大等特征，所以红外成像得到的图像的质量通常不佳。

为解决这一问题，往往会对红外成像得到的图像进行去噪，但在实践中发现，目前开发出的红外滤波平台大都仅能实现简单的算法，去噪效果不佳。

发明内容

本申请实施例公开一种应用于红外图像的滤波方法及系统，能够提高针对红外图像的去噪效果。

本申请实施例第一方面公开一种应用于红外图像的滤波方法，包括：

启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；

分割所述视频图像块，得到视频图像子块；

对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；

对所述目标视频图像子块进行去噪；

将经去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，并更新每一所述视频图像块的图像数据的权重值；

综合每一所述视频图像块的图像数据的权重值，对参与所述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到所述滑窗操作对应的滤波图像数据，并继续执行所述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至所述滑窗操作为针对所述红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述红外视频帧的图像数据是经过预处理和扩展的。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，包括：

依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据；

启动对所述滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，所述数据读取规则与所述视频图像块的规格存在对应关系。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块，包括：

从所述视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块；

获取每一所述非参考图像子块与所述参考图像子块的相似度；

将与所述参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的所述非参考子块确定为目标视频图像子块。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述对所述目标视频图像子块进行去噪，包括：

对所述目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换；

依据小波变换阈值，对经一维小波变换的所述目标视频图像子块进行去噪；

对经去噪的所述目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换；

所述将去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，包括：

按照时钟节拍，将经二维逆DCT变换后的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块中的对应位置。

本申请实施例第二方面公开一种应用于红外图像的滤波系统，包括：

滑窗单元，用于启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；

分割单元，用于分割所述视频图像块，得到视频图像子块；

第一处理单元，用于对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；

滤波单元，用于对所述目标视频图像子块进行去噪；

更新单元，用于将经去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，并更新每一所述视频图像块的图像数据的权重值；

第二处理单元，用于综合每一所述视频图像块的图像数据的权重值，对参与所述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到所述滑窗操作对应的滤波图像数据，并触发所述滑窗单元执行所述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至所述滑窗操作为针对所述红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第二方面中，所述红外视频帧的图像数据是经过预处理和扩展的。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第二方面中，所述滑窗单元包括：

读取子单元，用于依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据；

滑窗子单元，用于启动对所述滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，所述数据读取规则与所述视频图像块的规格存在对应关系。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第二方面中，所述第一处理单元包括：

确定子单元，用于从所述视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块；

获取子单元，用于获取每一所述非参考图像子块与所述参考图像子块的相似度；

所述确定子单元，还用于将与所述参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的所述非参考子块确定为目标视频图像子块。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第二方面中，所述滤波单元用于对所述目标视频图像子块进行去噪的方式具体为：

所述滤波单元，用于对所述目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换；以及，依据小波变换阈值，对经一维小波变换的所述目标视频图像子块进行去噪；以及，对经去噪的所述目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换；

所述更新单元用于将去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置的方式具体为：

所述更新单元，用于将经二维逆DCT变换后的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块中的对应位置。

与现有技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：

本申请实施例中，启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；分割视频图像块，得到视频图像子块；对视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；对目标视频图像子块进行去噪；将经去噪的目标视频图像子块恢复到视频图像块的对应位置，并更新每一视频图像块的图像数据的权重值；综合每一视频图像块的图像数据的权重值，对参与滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到滑窗操作对应的滤波图像数据，并继续执行上述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至滑窗操作为针对红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗，这种集滑窗、图像块分割、相似度处理以及滤波为一体的复杂滤波方法，有效克服了现有滤波平台去噪效果不佳的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造率劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波方法的流程示意图；

图2是本申请实施例公开的另一种应用于红外图像的滤波方法的流程示意图；

图3是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图；

图4是本申请实施例公开的另一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图；

图5是一种为得到8×8的视频图像块的行滑窗操作的示意图；

图6是一种8×8的视频图像块的分割示意图；

图7是一种经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复至8×8的视频图像块对应位置的示意图；

图8是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请实施例及附图中的术语“包括”“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本申请实施例公开一种应用于红外图像的滤波方法及系统，能够提高针对红外图像的去噪效果，以下进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波方法的流程示意图。如图1所示的应用于红外图像的滤波方法具体可以包括以下步骤：

101、启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块。

需要说明的是，步骤101中提及的滑窗操作可以是列滑窗也可以是行滑窗，本申请实施例不做限定。图5是一种为得到8×8的视频图像块的行滑窗操作的示意图，该滑窗间隔为2列，在图5所示的图示中，在红外视频帧的图像数据中序号为1的实线圈起来的图像数据组成视频图像块1，序号为2的实线圈起来的图像数据组成视频图像块2，以此类推可以得到图示中未示出的视频图像块3、、、视频图像块n，直至该滑窗操作结束。

可选的，在本申请实施例中，上述红外视频帧的图像数据可以是经过预处理和扩展后的，其实现方式为：对输入的红外视频的图像数据进行预处理，并对预处理后的红外视频的图像数据进行扩展，其中，预处理的方式包括但不限于去盲点、行列去噪以及图像增强；对预处理后的红外视频的图像数据进行扩展的方式可以是统一扩展数字0，通过实施该方法，对红外视频帧的图像数据进行预处理有助于提高去噪效果和去噪效率，对红外视频帧的图像数据进行扩展有助于保存红外视频图像帧的边缘信息。

102、分割视频图像块，得到视频图像子块。

103、对视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块。

其中，视频图像子块的规格和个数，以及目标视频图像子块的个数均可以与视频图像块的规格有关，以规格为8×8的视频图像块为例，按照预设的行列步进间隔对8×8的视频图像块进行分割，得到若干个4×4的视频图像子块，且4×4的视频图像子块的个数不小于8个，目标视频图像子块的个数为8个。其中，关于规格为8×8的视频图像块的分割介绍，请参阅图6，图6所示的行列步进间隔为行间隔1、列间隔2。

104、对目标视频图像子块进行去噪。

105、将经去噪的目标视频图像子块恢复到视频图像块的对应位置，并更新每一视频图像块的图像数据的权重值。

106、综合每一视频图像块的图像数据的权重值，对参与上述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到上述滑窗操作对应的滤波图像数据，并继续执行上述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至上述滑窗操作为针对红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

需要说明的是，在本申请实施例中，每一轮滑窗结束之后，该轮滑窗操作对应的滤波图像数据会存储在RAM中，重复执行上述步骤，直至得到红外视频帧的所有滤波图像数据之后，将该红外视频帧的所有滤波图像数据读出，这就完成了一帧红外视频图像的处理。对于红外视频而言，红外视频中包含有若干帧，每一帧图像数据的处理如步骤101～步骤106所示。

通过实施上述方法，可以提高红外图像的去噪效果，还可以进一步提高去噪效果和效率，还可以保存红外视频图像帧的边缘信息。

实施例二

请参阅图2，图2是本申请实施例公开的另一种应用于红外图像的滤波方法的流程示意图。如图2所示的应用于红外图像的滤波方法具体可以包括以下步骤：

201、依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据。

202、启动对滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，数据读取规则与视频图像块的规格存在对应关系。

基于实施例一中步骤101下面的描述可知，红外视频的图像数据是经过预处理和扩展的，扩展后的红外视频数据可以被写入存储器，在检测到红外视频的一帧的图像数据完成写入时，启动针对该红外视频帧的图像数据读取，同时启动下一帧的图像数据的写入，关于读取红外视频帧的图像数据的具体方式，下面以规格为8×8的视频图像块为例进行说明：对红外视频帧的图像数据按照从上到下的顺序一行一行地读取，并将读取出的前7行图像数据放入缓存，直至第8行图像数据被读出之后再启动滑窗，在滑窗过程中可以按照每一视频图像块的时序要求设置延时，以保证该次滑窗操作得到的每一视频图像块所包含的图像数据处于同一时刻，通过实施该方法，可以保证该次滑窗操作得到的所有视频图像块的处理可以并行，提高了处理效率。此时，步骤202中提及的滑窗图像数据即为该红外视频帧的图像数据中的前8行数据。

需要说明的是，下一帧的图像数据的存储地址可以与该红外视频帧的图像数据的存储地址一致，也可以不一致，本申请实施例不做限定。若下一帧的图像数据的存储地址与该红外视频帧的图像数据的存储地址一致，则需保证该红外视频帧的图像数据的读取速率高于或者等于下一帧的图像数据的写入速率，该红外视频帧的图像数据在完成读取之后需即刻删除，以保证红外视频的下一帧的图像数据可以成功写入，通过实施该方法，对存储器的内存要求较小，有利于节约成本。

203、分割视频图像块，得到视频图像子块。

204、从视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块。

205、获取每一非参考图像子块与参考图像子块的相似度。

206、将与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块确定为目标视频图像子块。

在本申请实施例中，可以将视频图像块中处于中间的视频图像子块作为参考图像子块，除参考图像子块之外的其余所有视频图像子块均为非参考图像子块。对每一非参考图像子块和参考图像子块做相似度处理得到每一非参考图像子块与参考图像子块的相似度，其中，相似度处理的方式包括但不限于计算每一非参考图像子块与参考图像子块的欧氏距离、绝对值相减累加等。其中，上述预设相似阈值用于衡量非参考图像子块与参考图像子块相似程度，具体的：若非参考图像子块与参考图像子块的相似度大于该预设相似阈值，则说明该非参考图像子块与参考图像子块相似，反之，若非参考图像子块与参考图像子块的相似度小于或者等于该预设相似阈值，则说明该非参考图像子块与参考图像子块不相似。

基于实施例中步骤103下面的描述可知，针对规格为8×8的视频图像块而言，目标视频图像子块的个数为8，若与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块的个数小于8，则用零来补充缺少的目标视频图像子块，若与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块的个数大于或者等于8，则可以将其中相似度最大的8个作为目标视频图像子块。

207、对目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换。

208、依据小波变换阈值，对经一维小波变换的目标视频图像子块进行去噪。

209、对经去噪的目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换。

210、按照时钟节拍，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块中的对应位置，并更新每一视频图像块的图像数据的权重值。

在申请实施例中，每一目标视频图像子块的标识信息中至少包含其在视频图像块中的位置信息，可以依据每一目标视频图像子块在视频图像块中的位置信息的指示，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块的图像数据从左到右串行写入视频图像块，具体请参照图7，图7所示的大数据块表示视频图像块，大数据块上用实线圈起来的4×4的数据块可以为参考图像子块，底部有对号标识的小数据块表示经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块中，即将1、2、3、4、9、10、11、12、、、、，3、4、5、6、11、、、一个一个写入视频图像块的相应位置，视频图像块上的图像数据的初始权重值为0，随着经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块的图像数据的写入，视频图像块上的图像数据的权重值也随之更新，具体的，以视频图像块中的图像数据3为例，由于图像数据3在2个经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块中出现，所以，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块上时，图像数据3会被重复写入2次，此时，图像数据3的权重值更新为2。

211、综合每一视频图像块的图像数据的权重值，对参与上述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到上述滑窗操作对应的滤波图像数据，并继续执行上述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至上述滑窗操作为针对红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

其中，针对步骤211的描述，参照实施例一中步骤106的介绍，本申请实施例不再赘述。

通过实施上述方法，可以提高红外图像的去噪效果，还可以进一步提高去噪效果和效率，还可以保存红外视频图像帧的边缘信息，还利于节约成本。

实施例三

请参阅图3，图3是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图。如图3所示，该滤波系统可以包括：

滑窗单元301，用于启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块。

在本申请实施例中，关于滑窗单元301的滑窗操作的介绍，请参照实施例一中步骤101下面的描述，本申请实施例不再赘述。

分割单元302，用于分割视频图像块，得到视频图像子块。

第一处理单元303，用于对视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块。

其中，分割单元302得到的视频图像子块的规格和个数，以及第一处理单元303得到的目标视频图像子块的个数均可以与视频图像块的规格有关，以规格为8×8的视频图像块为例，按照预设的行列步进间隔对8×8的视频图像块进行分割，得到若干个4×4的视频图像子块，且4×4的视频图像子块的个数不小于8个，目标视频图像子块的个数为8个。其中，关于规格为8×8的视频图像块的分割介绍，请参阅图6，图6所示的行列步进间隔为行间隔1、列间隔2。

滤波单元304，用于对目标视频图像子块进行去噪。

更新单元305，用于将经去噪的目标视频图像子块恢复到视频图像块的对应位置，并更新每一视频图像块的图像数据的权重值。

第二处理单元306，用于综合每一视频图像块的图像数据的权重值，对参与上述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到上述滑窗操作对应的滤波图像数据，并触发滑窗单元301执行上述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至上述滑窗操作为针对红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

作为一种可选的实施方式，上述红外视频帧的图像数据是经过预处理和扩展的。

需要说明的是，在本申请实施例中，该应用于红外图像的滤波系统还可以包括预处理单元，该预处理单元用于实现上述红外视频帧的图像数据的预处理和扩展，具体的，预处理单元，用于对输入的红外视频的图像数据进行预处理，并对预处理后的红外视频的图像数据进行扩展，其中，预处理的方式包括但不限于去盲点、行列去噪以及图像增强；对预处理后的红外视频的图像数据进行扩展的方式可以是统一扩展数字0，通过实施该方式，对红外视频帧的图像数据进行预处理有助于提高去噪效果和去噪效率，对红外视频帧的图像数据进行扩展有助于保存红外视频图像帧的边缘信息。

通过实施上述系统，可以提高红外图像的去噪效果，还可以进一步提高去噪效果和效率，还可以保存红外视频图像帧的边缘信息。

实施例四

请参阅图4，图4是本申请实施例公开的另一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图。在图4所示的应用于红外图像的滤波系统中，滑窗单元301可以包括：

读取子单元3011，用于依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据。

滑窗子单元3012，用于启动对滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，上述数据读取规则与视频图像块的规格存在对应关系。

在本申请实施例中，关于数据读取规则以及滑窗图像数据的介绍，请参照实施例二中步骤202下面的描述，本申请实施例不再赘述。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例中，第一处理单元303可以包括：

确定子单元3031，用于从视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块；

获取子单元3032，用于获取每一非参考图像子块与参考图像子块的相似度；

确定子单元3031，还用于将与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块确定为目标视频图像子块。

在本申请实施例中，确定子单元3031可以将视频图像块中处于中间的视频图像子块作为参考图像子块，除参考图像子块之外的其余所有视频图像子块均为非参考图像子块。获取子单元3032对每一非参考图像子块和参考图像子块做相似度处理得到每一非参考图像子块与参考图像子块的相似度，其中，相似度处理的方式包括但不限于计算每一非参考图像子块与参考图像子块的欧氏距离、绝对值相减累加等。其中，上述预设相似阈值用于衡量非参考图像子块与参考图像子块相似程度，具体的：若非参考图像子块与参考图像子块的相似度大于该预设相似阈值，则说明该非参考图像子块与参考图像子块相似，反之，若非参考图像子块与参考图像子块的相似度小于或者等于该预设相似阈值，则说明该非参考图像子块与参考图像子块不相似。

基于实施例中步骤103下面的描述可知，针对规格为8×8的视频图像块而言，目标视频图像子块的个数为8，若与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块的个数小于8，确定子单元3031则用零来补充缺少的目标视频图像子块，若与参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的非参考子块的个数大于或者等于8，确定子单元3031则可以将其中相似度最大的8个作为目标视频图像子块。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例中，滤波单元304用于对目标视频图像子块进行去噪的方式具体可以为：

滤波单元304，用于对目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换；以及，依据小波变换阈值，对经一维小波变换的目标视频图像子块进行去噪；以及，对经去噪的目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换；

更新单元305用于将去噪的目标视频图像子块恢复到视频图像块的对应位置的方式具体可以为：

更新单元305，用于将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块中的对应位置。

在申请实施例中，每一目标视频图像子块的标识信息中至少包含其在视频图像块中的位置信息，更新单元305可以依据每一目标视频图像子块在视频图像块中的位置信息的指示，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块的图像数据从左到右串行写入视频图像块，具体请参照图7，图7所示的大数据块表示视频图像块，大数据块上用实线圈起来的4×4的数据块可以为参考图像子块，底部有对号标识的小数据块表示经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块中，即将1、2、3、4、9、10、11、12、、、、，3、4、5、6、11、、、一个一个写入视频图像块的相应位置，视频图像块上的图像数据的初始权重值为0，随着经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块的图像数据的写入，视频图像块上的图像数据的权重值也随之更新，具体的，以视频图像块中的图像数据3为例，由于图像数据3在2个经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块中出现，所以，将经二维逆DCT变换后的目标视频图像子块恢复到视频图像块上时，图像数据3会被重复写入2次，此时，图像数据3的权重值更新为2。

通过实施上述系统，可以提高红外图像的去噪效果，还可以进一步提高去噪效果和效率，还可以保存红外视频图像帧的边缘信息，还利于节约成本。

请参阅图8，图8是本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波系统的结构示意图。如图8所示，该滤波可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器801；

与存储器801耦合的处理器802；

其中，处理器802调用存储器801中存储的可执行程序代码，执行图1～图2任一方法的部分或全部步骤。

本申请实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行图1～图2任一方法的部分或全部步骤。

本申请实施例公开一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行图1～图2任一方法的部分或全部步骤。

本申请实施例公开一种应用发布系统，该应用发布系统用于发布计算机程序产品，其中，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行图1～图2任一方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本申请实施例公开的一种应用于红外图像的滤波方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，且上述具体个例中步骤序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。若上述集成的单元以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种应用于红外图像的滤波方法，其特征在于，包括：

启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；

分割所述视频图像块，得到视频图像子块；

对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；

对所述目标视频图像子块进行去噪；

将经去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，并更新每一所述视频图像块的图像数据的权重值；

综合每一所述视频图像块的图像数据的权重值，对参与所述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到所述滑窗操作对应的滤波图像数据，并继续执行所述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至所述滑窗操作为针对所述红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述红外视频帧的图像数据是经过预处理和扩展的。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，包括：

依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据；

启动对所述滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，所述数据读取规则与所述视频图像块的规格存在对应关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块，包括：

从所述视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块；

获取每一所述非参考图像子块与所述参考图像子块的相似度；

将与所述参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的所述非参考子块确定为目标视频图像子块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频图像子块进行去噪，包括：

对所述目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换；

依据小波变换阈值，对经一维小波变换的所述目标视频图像子块进行去噪；

对经去噪的所述目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换；

所述将去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，包括：

按照时钟节拍，将经二维逆DCT变换后的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块中的对应位置。

6.一种应用于红外图像的滤波系统，其特征在于，包括：

滑窗单元，用于启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；

分割单元，用于分割所述视频图像块，得到视频图像子块；

第一处理单元，用于对所述视频图像子块进行相似度处理，得到目标视频图像子块；

滤波单元，用于对所述目标视频图像子块进行去噪；

更新单元，用于将经去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置，并更新每一所述视频图像块的图像数据的权重值；

第二处理单元，用于综合每一所述视频图像块的图像数据的权重值，对参与所述滑窗操作的图像数据进行平滑处理，得到所述滑窗操作对应的滤波图像数据，并触发所述滑窗单元执行所述的启动对红外视频帧的图像数据的滑窗操作，得到视频图像块，直至所述滑窗操作为针对所述红外视频帧的图像数据的最后一轮滑窗。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述红外视频帧的图像数据是经过预处理和扩展的。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述滑窗单元包括：

读取子单元，用于依据数据读取规则，从红外视频帧的图像数据中读取滑窗图像数据；

滑窗子单元，用于启动对所述滑窗图像数据的滑窗操作，得到视频图像块；其中，所述数据读取规则与所述视频图像块的规格存在对应关系。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一处理单元包括：

确定子单元，用于从所述视频图像子块中确定出参考图像子块和非参考图像子块；

获取子单元，用于获取每一所述非参考图像子块与所述参考图像子块的相似度；

所述确定子单元，还用于将与所述参考图像子块的相似度大于预设相似阈值的所述非参考子块确定为目标视频图像子块。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述滤波单元用于对所述目标视频图像子块进行去噪的方式具体为：

所述滤波单元，用于对所述目标视频图像子块进行二维DCT变换和一维小波变换；以及，依据小波变换阈值，对经一维小波变换的所述目标视频图像子块进行去噪；以及，对经去噪的所述目标视频图像子块进行逆小波变换和二维逆DCT变换；

所述更新单元用于将去噪的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块的对应位置的方式具体为：

所述更新单元，用于将经二维逆DCT变换后的所述目标视频图像子块恢复到所述视频图像块中的对应位置。

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