CN111986171A - 一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法 - Google Patents

一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法，包括以下步骤：1：从输入图像序列中的每一行，选取采样点；2：将每个采样点的灰度值，与其上下邻近行的像素分别取差值，并将所有差值的绝对值取和，得到该行与上下邻近行的灰度阶跃值；3：设置灰度阶跃阈值，将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值，与灰度阶跃阈值进行比较，超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元；4：在准异常元中，按照灰度阶跃值大小排序列表，并在列表中取规定个数的准异常元，作为最终异常元。本发明通过实时的图像分析和数据分析，不仅解决了盲元检测，而且针对随机出现的闪元，算法容易实现，能够实现自动实时检测，极大地提高了热像仪的调试效率、适应性和产品质量。

Description

一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法
技术领域
本发明属于红外图像处理技术领域，涉及一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法，尤其涉及红外线阵探测器的盲元、闪元等异常元的自动实时检测。
背景技术
热像仪作为火力武器系统的主要传感器，主要用来实现目标探测、跟踪、识别等功能，其核心器件的红外探测器，受到目前材料制备、工艺水平的限制，还有工作环境、观测场景复杂多变，以及自身温度和老化的影响，部分像元在成像时，会出现响应与场景无关的异常响应，统称为异常元。其中，对于在使用过程中响应灰度稳定的异常元，称为盲元，盲元在线阵探测器输出图像上，显示为一条灰度稳定的条纹；对于响应灰度随机变化的异常元，称为闪元，闪元在线阵探测器输出图像上显示为一条随机变化的条纹，时而正常，时而异常，时而稳定，时而闪烁。闪元和盲元的根本区别在于：盲元的响应在时间空间上都是固定的，而闪元的响应在时间空间上具有随机性。尤其在信噪较低或非均匀校正不好时，这些异常元的灰度值与目标接近，严重影响成像质量，而且会对目标探测、跟踪、识别产生严重影响。
现有异常元研究大多针对的是盲元，方法也局限为基于辐射定标法，该方法通过观测黑体的方式进行，因而不能实时获取最新产生的盲元。针对闪元的研究不是很普遍，目前只有少量学者对此做了研究。由于闪元在时间和空间上都具有随机性，其检测方法只能通过基于场景的方式来解决。现有基于场景的闪元检测方法，有的需要大量积累采样数据，缺乏实时性；有的需要建立数据集，自动化程度低。
发明内容
(一)发明目的
本发明的目的是：提供一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法，利用红外线阵探测器的成像特点，以及异常元和正常元的灰度邻域阶跃特征，通过对图像数据进行实时数理分析的方法，检测异常元位置。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提供一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其包括以下步骤：
步骤1：从输入图像序列中的每一行，选取采样点；
步骤2：将每个采样点的灰度值，与其上下邻近行的像素分别取差值，并将所有差值的绝对值取和，得到该行与上下邻行的灰度阶跃值；
步骤3：设置灰度阶跃阈值，将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值，与灰度阶跃阈值进行比较，超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元；
步骤4：在准异常元中，按照灰度阶跃值大小排序列表，并在列表中取规定个数的准异常元，作为最终异常元。
(三)有益效果
上述技术方案所提供的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，优点在于找到了异常元的典型特征，提出一套自动化的实时异常元检测手段，通过实时的图像分析和数据分析，不仅解决了盲元检测，而且针对随机出现的闪元，算法容易实现，能够实现自动实时检测，极大地提高了热像仪的调试效率、适应性和产品质量。
附图说明
图1是本发明的红外线阵探测器异常元筛选方法示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明的技术解决方案：红外线列探测器以扫描方式，实现大视场范围高分辨率成像，图像每一列(或行)是由同一像元成像所得。利用红外线阵探测器的成像特点，以及异常元和正常元的邻域灰度特征，进行数理统计，根据统计结果分析判断异常元位置。
本发明实例以576*4长波红外线阵探测器为例，假设扫描方向为行方向，图像每一行由同一探测器像元扫描成像所得，图像分辨率为768*576，步骤如下：
步骤1：从当前图像每一行中，选取M个像素作为采样点，其中M为自然数，且大于50；
步骤2：将每个采样点的灰度值，与其上下N行的邻近像素分别取差值，并将所有所得差值的绝对值再取和，于是得到了每一行图像，与其上下邻行的灰度阶跃值，其中N为自然数，且大于0；
步骤3：设置异常元灰度阶跃阈值，将当前图像中所有行遍历后，统计得到的灰度阶跃值，与灰度阶跃阈值进行比较，得到准异常元集合；
步骤4：在准异常元集合中，按照灰度阶跃值大小排序，得到准异常元列表，将列表中灰度阶跃值的前K个准异常元，作为最终异常元，其中K为自然数，且大于0。
所述步骤1具体为：M个采样点，可以连续选取，也可以间隔选取，选取采样点越多，检测的准确性越高，但软硬件资源的消耗越大。
所述步骤2具体为：将采样点与其上下邻行的像素分别取差值，可以取上下1行，也可以取上下2行，当N＝1时，第1行的上1行取第3行，第576行的下行取第574行；当N＝2时，第1行的上1行取第4行，第1行的上2行取第5行，第576行的下1行取第573行，第576行的下1行取第572行，以此类推；
所述步骤3的灰度阶跃阈值为工程参数，可根据使用环境、观测场景和热像仪自身参数设置进行设置调整。
所述步骤4的K值，可根据探测器具体使用效果和老化情况，进行设置调整。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：从输入图像序列中的每一行，选取采样点；
步骤2：将每个采样点的灰度值，与其上下邻近行的像素分别取差值，并将所有差值的绝对值取和，得到该行与上下邻近行的灰度阶跃值；
步骤3：设置灰度阶跃阈值，将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值，与灰度阶跃阈值进行比较，超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元；
步骤4：在准异常元中，按照灰度阶跃值大小排序列表，并在列表中取规定个数的准异常元，作为最终异常元。
2.如权利要求1所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述红外线阵探测器选用576*4长波红外线阵探测器，设定扫描方向为行方向，图像每一行由同一探测器像元扫描成像所得，图像分辨率为768*576。
3.如权利要求2所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤1中，从当前图像每一行中，选取M个像素作为采样点，其中M为自然数，且大于50。
4.如权利要求3所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤2中，将每个采样点的灰度值，与其上下N行的邻近像素分别取差值，并将所有所得差值的绝对值再取和，于是得到了每一行图像，与其上下邻行的灰度阶跃值，其中N为自然数，且大于0。
5.如权利要求4所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤3中，设置异常元灰度阶跃阈值，将当前图像中所有行遍历后，统计得到的灰度阶跃值，与灰度阶跃阈值进行比较，得到准异常元集合。
6.如权利要求5所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤4中，在准异常元集合中，按照灰度阶跃值大小排序，得到准异常元列表，将列表中灰度阶跃值的前K个准异常元，作为最终异常元，其中K为自然数，且大于0。
7.如权利要求3所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤1中，M个采样点连续选取，或者间隔选取。
8.如权利要求4所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤2中，将采样点与其上下邻行的像素分别取差值，取上下1行或者取上下2行均可，当N＝1时，第1行的上1行取第3行，第576行的下行取第574行；当N＝2时，第1行的上1行取第4行，第1行的上2行取第5行，第576行的下1行取第573行，第576行的下1行取第572行，以此类推。
9.如权利要求5所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤3中，灰度阶跃阈值为工程参数，根据使用环境、观测场景和热像仪自身参数设置进行设置调整。
10.如权利要求6所述的用于红外线阵探测器的异常元检测方法，其特征在于，所述步骤4中，K值根据探测器使用效果和老化情况进行设置调整。
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