CN111998961B - 基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，包括S1、在红外焦平面的工作温度范围内，采集背景样本图像；S2、在红外焦平面工作过程中，调用的背景样本图像对红外焦平面实时获取的图像进行两点系数校正；S3、对校正后的图像进行均值滤波，得到图像L；S4、将图像L作为温漂线性回归估计值预测出实时图像的温度漂移量，得到最终校正后的图像。本发明采用局部窗口的温漂噪声估计方法，当场景静止或者运动缓慢时，不会出现过度校正，导致出现重影，无需场景运动、计算简单且图像本底干净；同时，采用了全温度段预存图像样本方式，可以让该方法在焦平面整个工作温度范围内具有很强的适应性。
Description
技术领域
本发明属焦平面校正技术领域，具体涉及一种基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀线性校正方法。
背景技术
由于受到非制冷红外焦平面材料特点影响以及制作工艺的限制，非制冷红外焦平面具有先天的非均匀性，即每一个焦平面和焦平面中的每一个探测元在同一辐射度下响应值都不一样，在观测目标时，表现为图像中的叠加的一层很重的固定图形噪声，不仅降低了成像视觉效果，而且还严重影响着红外焦平面对目标观察的温度分辨率和空间分辨率，必须通过非均匀性校正方法才能改善，所以开展红外焦平面非均匀性校正方法具有必然性。
目前非制冷红外校正包括：
(1)定标快门校正：就是用一个快门装置在工作中根据温度是不是挡住探测器然后减去图像偏移量，该方法优点是算法简单，缺点是需要在温度变化的时候经常挡住探测器；
(2)自适应场景法：通过实时场景计算便宜量，通常需要图像场景不断运动，否则会出现图像模糊，算法复杂，该方法优点是可以省去快门装置，不会造成图像中断，缺点是图像场景禁止时会导致图像模糊。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法基于解决了现有的校正方法都基本都需要场景运动的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，包括以下步骤：
S1、在红外焦平面的工作温度范围内，采集若干个没有目标的背景样本图像，并将其预存在红外焦平面成像系统中；
S2、在红外焦平面工作过程中，根据当前红外焦平面的工作温度调用对应的背景样本图像，并基于调用的背景样本图像对红外焦平面实时获取的图像进行两点系数校正；
S3、对校正后的图像进行均值滤波，得到图像L；
S4、将图像L作为温漂线性回归估计值预测出实时图像的温度漂移量，进而得到最终校正后的图像，实现红外焦平面非均匀性校正。
进一步地，所述步骤S1中红外焦平面的工作温度范围为-40℃到60℃。
进一步地，所述步骤S3中，对校正后的图像进行3×3的均值滤波；
均值滤波后的图像L的像素灰度为L(i,j)为：
式中，X'(i,j)为两点系数校正后的图像像素灰度值，(i,j)为图像像素点坐标。
进一步地，所述步骤S4中：
最终校正后的图像的像素灰度值Y(i,j)为：
Y(i,j)＝a(i,j)*X'(i,j)+b(i,j)
式中，a(i,j)和b(i,j)均为校正图像系数，即实时图像的温度漂移量。
进一步地，所述步骤S4中，基于像素灰度值Y(i,j)和像素灰度为L(i,j)构建最大似然估计式，采用梯度下降法或最小二乘法进行求解，获得实时图像的温度漂移量；
其中，最大似然估计式为：
式中，t为校正图像系数收敛时的图像总帧数，k为图像帧数序号，Lk(i,j)为第k帧均值滤波后的图像的像素灰度值，Yk(i,j)为第k帧最终校正后的图像的像素灰度值。
本发明的有益效果为：
(1)由于红外焦平面工作过程中，温漂噪声变化较慢，所以本发明方法可以实时跟踪温漂噪声变化，达到长时间保持最优的效果；
(2)本发明采用局部窗口的温漂噪声估计方法，当场景静止或者运动缓慢时，不会出现过度校正，导致出现重影，无需场景运动、计算简单且图像本底干净；
(3)采用了全温度段预存图像样本方式，可以让该方法在焦平面整个工作温度范围内具有很强的适应性。
附图说明
图1为本发明提供的基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法流程图。
图2为本发明提供的原始图像。
图3为本发明提供的经过预存样本两点系数校正后的图像。
图4为本发明提供的经过温漂噪声校正后的图像。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例1：
传统的非制冷红外焦平面的线性校正模型有两个前提假设：一是焦平面中每个探测元的响应在时间上是稳定的，不会因为工作时间长短而变化；而是每个探测元的工作区域是线性的。在忽略探测单元在辐射范围较小和去除饱和时存在误差情况下，近似地认为焦平面响应是线性的，在均匀的辐射度条件下，焦平面的非均匀性线性校正模型可以用下式表示：
Yk(i,j)＝Ck(i,j)*Xk(i,j)-Dk(i,j)+nk(i,j)
式中，Xk(i,j)表示第k帧时，坐标为(i,j)的焦平面探测元的原始灰度值，Ck(i,j)和Dk(i,j)分别为此时，该探测单元的乘性噪声变量和加性噪声变量，nk(i,j)为读出电路的电子噪声，Yk(i,j)表示第k帧时，坐标为(i,j)的探测元非均匀校正后的图像。
从上述可以看出，焦平面的非均匀性主要是由乘性的增益Ck(i,j)和加性的偏置Dk(i,j)组成，乘性的增益Ck(i,j)可以通过两点系数校正，并且在实际工作中变化很小，在工作中影响焦平面非均匀性的主要是偏置，并且随着探测器温度变化，偏置在不停的改变，因此目前很多场景校正方法，只需要对温度漂移的偏置不停的预测补偿，在场景不断运动的情况下就可以得到很好的效果。因此，本发明提供了如图1所示的基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，包括以下步骤：
S1、在红外焦平面的工作温度范围内，采集若干个没有目标的背景样本图像，并将其预存在红外焦平面成像系统中；
S2、在红外焦平面工作过程中，根据当前红外焦平面的工作温度调用对应的背景样本图像，并基于调用的背景样本图像对红外焦平面实时获取的图像进行两点系数校正；
S3、对校正后的图像进行均值滤波，得到图像L；
S4、将图像L作为温漂线性回归估计值预测出实时图像的温度漂移量，进而得到最终校正后的图像，实现红外焦平面非均匀性校正。
上述步骤S1中红外焦平面的工作温度范围为-40℃到60℃。
上述步骤S2中，两点系数校正是在设备出厂前，在工作温度为20度和35度是，对黑体分别采集两个样本，就出两点系数然后存到成像设备中，开机的时候调出两点系数进行实时乘法计算，实现两点系数校正。
上述步骤S3中，焦平面偏置的温度漂移噪声在一定温度范围内变化不大，并且温漂噪声分布尺度很小，通常表现为3×3的局部空间小斑块，因此采用实时场景图像温漂噪声估计和预存样本相结合的办法可以达到很好的校正效果；基于此，步骤S3中，对校正后的图像进行3×3的均值滤波；
均值滤波后的图像L的像素灰度为L(i,j)为：
式中，X'(i,j)为两点系数校正后的图像像素灰度值，(i,j)为图像像素点坐标。
在上述步骤S4中，随着焦平面的温度变化，偏置Dk(i,j)会随着温度漂移，并且每个像素漂移量不同，根据大量实验，局部的温度漂移量呈现较小的局部斑块状，通过局部图像平均可以消除，但是会导致图像模糊，因此为了精准消除每个像素点的温度漂移量，我们把均值滤波后的图像L作为温漂噪声线性回归估计值预测出实时温度漂移量，基于此步骤S4中，最终校正后的图像的像素灰度值Y(i,j)为：
Y(i,j)＝a(i,j)*X'(i,j)+b(i,j)
式中，a(i,j)和b(i,j)均为校正图像系数，即实时图像的温度漂移量。
基于像素灰度值Y(i,j)和像素灰度为L(i,j)构建最大似然估计式，采用梯度下降法或最小二乘法进行求解，获得实时图像的温度漂移量；
其中，最大似然估计式为：
式中，t为校正图像系数收敛时的图像总帧数，k为图像帧数序号，Lk(i,j)为第k帧均值滤波后的图像的像素灰度值，Yk(i,j)为第k帧最终校正后的图像的像素灰度值。
在实际应用中，梯度下降法和最小二乘法相比，收敛速度更快，一般在30帧图像后系数收敛到最优，由于温漂噪声变化较慢，所以本方法可以实时跟踪温漂噪声变化，达到长时间保持最优效果。
实施例2：
本实施例提供了通过本发明方法对原始图像进行校正的过程，如图2-4为校正过程中原始图像、两点系数校正后的图像以及温漂噪声去除后的图像，从图中可以看出，本发明方法校正后的图像具有很好的校正精度，校正后的图像温漂噪声明显减少，提高了图像质量。
Claims (3)
1.基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在红外焦平面的工作温度范围内，采集若干个没有目标的背景样本图像，并将其预存在红外焦平面成像系统中；
S2、在红外焦平面工作过程中，根据当前红外焦平面的工作温度调用对应的背景样本图像，并基于调用的背景样本图像对红外焦平面实时获取的图像进行两点系数校正；
S3、对校正后的图像进行均值滤波，得到图像L；
S4、将图像L作为温漂线性回归估计值预测出实时图像的温度漂移量，进而得到最终校正后的图像，实现红外焦平面非均匀性校正；
所述步骤S4中：
最终校正后的图像的像素灰度值Y(i,j)为：
Y(i,j)＝a(i,j)*X'(i,j)+b(i,j)
式中，a(i,j)和b(i,j)均为校正图像系数，即实时图像的温度漂移量；
所述步骤S4中，基于像素灰度值Y(i,j)和像素灰度为L(i,j)构建最大似然估计式，采用梯度下降法或最小二乘法进行求解，获得实时图像的温度漂移量；
其中，最大似然估计式为：
式中，t为校正图像系数收敛时的图像总帧数，k为图像帧数序号，Lk(i,j)为第k帧均值滤波后的图像的像素灰度值，Yk(i,j)为第k帧最终校正后的图像的像素灰度值。
2.根据权利要求1所述的基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，其特征在于，所述步骤S1中红外焦平面的工作温度范围为-40℃到60℃。
3.根据权利要求1所述的基于像素点温漂估计的红外焦平面非均匀性校正方法，其特征在于，所述步骤S3中，对校正后的图像进行3×3的均值滤波；
均值滤波后的图像L的像素灰度为L(i,j)为：
式中，X'(i,j)为两点系数校正后的图像像素灰度值，(i,j)为图像像素点坐标。
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