CN112435158B - 一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 - Google Patents
一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112435158B CN112435158B CN202011316173.6A CN202011316173A CN112435158B CN 112435158 B CN112435158 B CN 112435158B CN 202011316173 A CN202011316173 A CN 202011316173A CN 112435158 B CN112435158 B CN 112435158B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coefficient
- image
- correction coefficient
- uniformity
- uniform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 5
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 abstract description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/60—Memory management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Transforming Light Signals Into Electric Signals (AREA)
Abstract
本发明提出一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法。该方法利用每帧红外图像中的场景信息，无需黑体等光学标定设备，即可实时迭代计算并更新非均匀校正系数，从而解决红外焦平面探测器随时间和工作环境变化而漂移的低频空间噪声引发的图像非均匀性问题。该方法已工程化实现，采用时分复用技术，仅利用一片系数存储器及少量逻辑资源，即可实现非均匀校正系数随场景的实时更新并完成图像的非均匀性校正，进而有效滤除红外焦平面探测器中随时间和工作环境变化而产生的低频空间噪声，使红外成像可保持良好的非均匀性，具有良好的工程实用性。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，涉及可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法。
背景技术
红外焦平面探测器由于材料、制造工艺等多种原因导致各探测单元在外界均匀光强照射时的光电响应输出不一致，在图像上表现为固定模式噪声或低频随机空间噪声。传统的红外图像非均匀校正采用基于标定的算法，此类算法需预先利用黑体等光学标定设备进行校正系数的标定，能有效解决红外图像中的由于固定模式噪声引起的非均匀性。但基于标定的非均匀校正算法的校正系数不具备实时更新特性，无法实现对随时间和工作环境变化而漂移的低频空间噪声的有效校正。
发明内容
为解决现有技术存在的问题，本发明提出一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，该方法利用每帧红外图像中的场景信息，无需黑体等光学标定设备，即可实时迭代计算并更新非均匀校正系数，从而解决红外焦平面探测器随时间和工作环境变化而漂移的低频空间噪声引发的图像非均匀性问题，使红外成像可始终保持良好的非均匀性，具有良好的工程实用性。
本发明的技术方案为：
所述一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，包括以下步骤：
步骤1：初始化系数存储器；所述系数存储器用于存储非均匀校正系数；
步骤2：采用状态机方法完成非均匀校正系数的迭代计算更新：
步骤2.1：系统上电后，状态机处于初始态，在收到红外图像输入数据有效信号时，状态机转至读系数状态；并且在红外图像输入时，根据时钟信号确定红外图像的像素数据的输入速度V；
步骤2.2：状态机处于读系数状态时，以两倍速度2V从系数存储器中读取的非均匀校正系数，并写入在存储单元FIFO1中，读出一行图像的的非均匀校正系数后，状态机转换至写系数状态；
步骤2.3：持续以单倍速度V，从存储单元FIFO1中读出非均匀校正系数，利用当前场景图像的信息，根据以下公式完成非均匀校正系数的迭代计算；
其中F为设定的常数，fij(n)为更新后的当前帧的非均匀校正系数，fij(n-1)为从存储单元FIFO1中读出的前一帧的非均匀校正系数，Xij(n)为当前帧的场景信息，i和j为图像中像素点的标号；
为当前帧图像灰度的平均值，M为图像的行数，N为图像的列数；
步骤2.4：将步骤2.3迭代计算出的更新后的的非均匀校正持续以单倍速度V写入存储单元FIFO2；
步骤2.5：写系数状态时，以两倍速度2V从存储单元FIFO2读取更新后的的非均匀校正系数，并写入系数存储器中；写完一行图像的的非均匀校正系数后，状态机转换至读系数状态；若写完一帧图像的的非均匀校正系数，则状态机转换至初始态，在下一帧图像到来后开始新的循环；
步骤3：利用计算出的当前帧的非均匀校正系数，根据下面公式实现红外图像的非均匀性校正；
其中，X'ij(n)为校正后的图像像素数据，Xij(n)为校正前数据，fij(n)为步骤2.3计算得到的当前帧的的非均匀校正系数，
为前一帧图像的灰度平均值；
步骤4：输出校正后红外图像数据。
进一步的，步骤1中，初始化系数存储器过程指向系数存储器中的每一个系数存储地址写入相同的工程上可行的系数值作为非均匀校正系数的初始值。
进一步的，步骤2中，存储单元FIFO1和FIFO2采用FPGA中例化的存储单元实现。
进一步的，步骤2.3中，常数F选取为1024。
有益效果
本发明具有的优点和有益效果是：
利用每帧红外图像中的场景信息，实时迭代计算并更新非均匀校正系数，从而解决红外焦平面探测器随时间和工作环境变化而漂移的低频空间噪声引发的图像非均匀性问题，使红外成像可始终保持良好的非均匀性。该方法已工程化实现，采用时分复用技术，仅利用一片系数存储器及少量逻辑资源，即可实现可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正算法。该发明可解决基于标定的非均匀校正算法无法实现对红外焦平面探测器随时间和工作环境变化而漂移的低频空间噪声有效校正的弊端，使红外成像可保持良好的非均匀性，具有良好的工程实用性。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明的具体实现流程示意图。
图2是本发明所涉及完成系数迭代计算并更新状态机的状态转移示意图。
图3是基于常规标定的校正算法和该发明提出算法校正效果的对比图；(a)基于常规标定校正方法的校正效果图，(b)本发明方法的校正效果图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本实施例中提出的可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：初始化系数存储器；
该方法利用每帧红外图像中的场景信息，实时迭代计算并更新非均匀校正系数，因此上机后需完成非均匀校正系数的初始化，即对存储非均匀校正系数的系数存储器根据工程经验赋予初始值，例如可以向系数存储器中的每一个系数存储地址写入相同的工程上可行的系数值作为非均匀校正系数的初始值。
步骤2：采用状态机方法完成非均匀校正系数的迭代计算更新：
本步骤利用每帧红外图像中的场景信息，通过时分复用，采用状态机的方法实时进行非均匀校正系数的迭代计算并写入系数存储器，完成非均匀校正系数的更新，具体包括以下步骤：
步骤2.1：系统上电后，状态机处于初始态，在收到红外图像输入数据有效信号时，状态机转至读系数状态；并且在红外图像输入时，根据时钟信号确定红外图像的像素数据的输入速度V；
步骤2.2：读系数状态时，以两倍速度2V从系数存储器中读取系数，并写入在存储单元FIFO1中，读出一行图像的校正系数后，状态机转换至写系数状态；这里存储单元FIFO1采用FPGA中例化的存储单元实现；
步骤2.3：持续以单倍速度V，从FIFO1中读出校正系数，利用当前场景图像的信息，根据公式(1)、(2)完成校正系数的迭代计算；
上述公式实际上体现的是一个对图像进行低通滤波的滤波器，其中：F为设定的常数，其大小决定了低通滤波器的截止频率，F越大时低通滤波器的截止频率越低，当图像中的非均匀性主要表现为低频空域噪声时，可以采用大的F值，能够有效地去除非均匀性又可以降低对场景运动和随机性的要求，本实施例中结合场景特性及算法实现的便捷性F选取为1024，fij(n)为更新后的当前帧的校正系数，fij(n-1)为从FIFO1中读出的前一帧系数，Xij(n)为当前帧的场景信息(当前帧中各个像素点的灰度值数据)，i和j为图像中像素点的标号；
为当前帧图像灰度的平均值，M为图像的行数，N为图像的列数；
步骤2.4：将步骤2.3迭代计算出的更新后的校正系数持续以单倍速度V写入存储单元FIFO2，同样存储单元FIFO2采用FPGA中例化的存储单元实现；
步骤2.5：写系数状态时，以两倍速度2V从存储单元FIFO2读取更新后的校正系数，并写入系数存储器中；写完一行图像的校正系数后，状态机转换至读系数状态；若写完一帧图像的校正系数，则状态机转换至初始态，在下一帧图像到来后开始新的循环；
上述步骤2的核心在于通过两倍速度2V及存储单元FIFO1和FIFO2的缓存实现系数存储器的时分复用，采用流水线操作完成校正系数的实时迭代计算并更新。
在一行图像数据时间的上半行时段内读出系数存储器中的前一帧的校正系数并快速(2倍速度2V)写入FIFO1，在写入FIFO1的同时以单倍速度V持续读取FIFO1，完成校正系数的迭代计算并写入FIFO2，在一行图像数据时间的下半行时段内以2倍速度2V读FIFO2并将更新后的当前帧校正系数快速(2倍速度2V)写入系数存储器，这样采用流水线操作，在仅消耗一片系数存储器资源的条件下即可以实现实时迭代计算并更新校正系数。
步骤3：利用计算出的当前帧校正系数，根据公式(3)实现红外图像的非均匀性校正；
其中，X'ij(n)为校正后的图像像素数据，Xij(n)为校正前数据，fij(n)为公式1计算得到的当前帧的校正系数，
为前一帧图像的灰度平均值；
步骤4：输出校正后均匀性良好的图像数据。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (4)
1.一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：初始化系数存储器；所述系数存储器用于存储非均匀校正系数；
步骤2：采用状态机方法完成非均匀校正系数的迭代计算更新：
步骤2.1：系统上电后，状态机处于初始态，在收到红外图像输入数据有效信号时，状态机转至读系数状态；并且在红外图像输入时，根据时钟信号确定红外图像的像素数据的输入速度V；
步骤2.2：状态机处于读系数状态时，以两倍速度2V从系数存储器中读取的非均匀校正系数，并写入在存储单元FIFO1中，读出一行图像的的非均匀校正系数后，状态机转换至写系数状态；
步骤2.3：持续以单倍速度V，从存储单元FIFO1中读出非均匀校正系数，利用当前场景图像的信息，根据以下公式完成非均匀校正系数的迭代计算；
其中F为设定的常数，fij(n)为更新后的当前帧的非均匀校正系数，fij(n-1)为从存储单元FIFO1中读出的前一帧的非均匀校正系数，Xij(n)为当前帧的场景信息，i和j为图像中像素点的标号；
为当前帧图像灰度的平均值，M为图像的行数，N为图像的列数；
步骤2.4：将步骤2.3迭代计算出的更新后的的非均匀校正持续以单倍速度V写入存储单元FIFO2；
步骤2.5：写系数状态时，以两倍速度2V从存储单元FIFO2读取更新后的的非均匀校正系数，并写入系数存储器中；写完一行图像的的非均匀校正系数后，状态机转换至读系数状态；若写完一帧图像的的非均匀校正系数，则状态机转换至初始态，在下一帧图像到来后开始新的循环；
步骤3：利用计算出的当前帧的非均匀校正系数，根据下面公式实现红外图像的非均匀性校正；
其中，X'ij(n)为校正后的图像像素数据，Xij(n)为校正前数据，fij(n)为步骤2.3计算得到的当前帧的的非均匀校正系数，
为前一帧图像的灰度平均值；
步骤4：输出校正后红外图像数据。
2.根据权利要求1所述一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，步骤1中，初始化系数存储器过程指向系数存储器中的每一个系数存储地址写入相同的工程上可行的系数值作为非均匀校正系数的初始值。
3.根据权利要求1所述一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，步骤2中，存储单元FIFO1和FIFO2采用FPGA中例化的存储单元实现。
4.根据权利要求1所述一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法，其特征在于，步骤2.3中，常数F选取为1024。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011316173.6A CN112435158B (zh) | 2020-11-22 | 2020-11-22 | 一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011316173.6A CN112435158B (zh) | 2020-11-22 | 2020-11-22 | 一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112435158A CN112435158A (zh) | 2021-03-02 |
| CN112435158B true CN112435158B (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=74693397
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011316173.6A Active CN112435158B (zh) | 2020-11-22 | 2020-11-22 | 一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112435158B (zh) |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109272520B (zh) * | 2018-09-18 | 2020-11-03 | 浙江大学 | 一种联合运动指导与边缘检测的自适应红外焦平面非均匀校正方法 |
| CN109889694B (zh) * | 2019-02-21 | 2021-03-02 | 北京遥感设备研究所 | 一种基于场景红外图像非线性校正SoC并行优化系统和方法 |
| CN111145115B (zh) * | 2019-12-20 | 2023-06-20 | 复旦大学 | 一种基于场景适应的非均匀校正方法及其硬件实现装置 |
-
2020
- 2020-11-22 CN CN202011316173.6A patent/CN112435158B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112435158A (zh) | 2021-03-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108537746B (zh) | 一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法 | |
| US20230394314A1 (en) | Systems and methods for performing direct conversion of image sensor data to image analytics | |
| US20210263995A1 (en) | Reduced dot product computation circuit | |
| Liang et al. | Hardware-efficient belief propagation | |
| US20190251429A1 (en) | Convolution operation device and method of scaling convolution input for convolution neural network | |
| CN103942807A (zh) | 一种实时处理的快速图像分块融合系统及融合方法 | |
| WO2023005818A1 (zh) | 噪声图像生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US11151695B1 (en) | Video denoising using neural networks with spatial and temporal features | |
| US20200184606A1 (en) | Processing video frames via convolutional neural network using previous frame statistics | |
| Rong et al. | An improved non-uniformity correction algorithm and its hardware implementation on FPGA | |
| CN112435158B (zh) | 一种可滤除低频空间噪声的红外图像非均匀校正方法 | |
| CN101533511A (zh) | 更新背景图像的方法和装置 | |
| CN114070959A (zh) | 一种基于fpga的视频去噪硬件实现方法 | |
| CN100485719C (zh) | 图像处理设备和图像处理方法 | |
| CN116091337B (zh) | 一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置 | |
| US20060220932A1 (en) | Signal processing apparatus, signal processing method, and noise reducing apparatus | |
| US8675963B2 (en) | Method and apparatus for automatic brightness adjustment of image signal processor | |
| FR3001318A1 (fr) | Procede d’interpolation et dispositif correspondant | |
| CN101355646B (zh) | 噪声消除装置及方法 | |
| CN114885144B (zh) | 基于数据融合的高帧率3d视频生成方法及装置 | |
| CN113900813B (zh) | 一种基于双口ram的盲元填充方法、系统及装置 | |
| CN110148101B (zh) | 一种基于fpga的低缓存改进型直方图均衡方法及系统 | |
| Zhou et al. | A new real-time processing system for the IRFPA imaging signal based on DSP&FPGA | |
| CN112967208A (zh) | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN101989350A (zh) | 图像增强方法、图像增强装置及图像处理电路 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |