CN113432723B - 用于弱化杂散辐射的图像处理方法、系统及计算机系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于弱化杂散辐射的图像处理方法，根据红外探测器搭载红外定焦镜头观测均匀黑体的灰度值，以及红外探测器无镜头观测黑体的数据，得到红外定焦镜头杂散辐射的分布参考图像集合；然后预估目标场景与观测点环境温度的差值，选择合适的参考图像，进行系数调整，输出杂散辐射非均匀校正后的红外图像。本发还提供了基于上述用于弱化杂散辐射的图像处理方法的系统、存储软件的计算机可读介质及计算机系统。本发明无需额外增加结构设计和设备，移植性和适用性较强；相比现有滤波降噪算法，降低运算量和运算过程，同时弱化杂散辐射造成的影响，最大程度保留了目标细节，使细节不被扭曲或丢失，提高了红外成像质量。
Description
技术领域
本发明属于红外图像处理领域，特别涉及用于弱化杂散辐射的图像处理方法、系统及计算机系统。
背景技术
红外成像系统主要是探测通过红外光学系统进入的热辐射成像。光学系统的设计和工艺会对探测器的成像引入目标之外的杂散辐射，这些杂散辐射会随着温度变化，最终以图像非均匀的方式展现出来，对红外成像有较大的影响，严重时微弱目标信号会被杂散辐射淹没。杂散辐射的分析和抑制是系统设计的重要环节，对提高成像质量具有十分重要的意义。目前相关研究大多从物理角度对杂散辐射进行抑制，如优化光学系统设计，或增加遮光罩、滤光片等物理设施，但由于杂散辐射的成因非常复杂，特别是光学系统设计复杂的情况下，单靠物理抑制非常难取得好的效果。在红外图像处理方面，普通的滤波方法虽然可以滤除大部分噪音，但可能会造成目标细节损失，难以在弱化杂散噪音和保留目标细节之间取得平衡。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提出了一种在弱化杂散辐射影响的同时，最大程度保留目标细节，提高红外成像质量的用于弱化杂散辐射的图像处理方法。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供了一种用于弱化杂散辐射的图像处理方法，包括以下步骤：
步骤S1：使用同一红外探测器，分别采集无镜头和搭载红外定焦镜头下的不同温度黑体的多组图像数据；得到不同温度黑体的图像数据集合；
步骤S2：分别对步骤S1获得的每一个温度下黑体的图像数据集合进行预处理；
步骤S3：利用步骤S2获得的预处理后的结果，获得杂散辐射分布参考图像集合；
步骤S4：根据步骤S3得到的杂散辐射分布参考图像获得当前目标场景的杂散辐射图像数据；
步骤S5：利用步骤S4得到的当前目标场景的杂散辐射图像数据对当前目标场景图像进行杂散辐射非均匀校正，输出最终画面。
进一步，步骤S1中设置黑体温度的最高值高于黑体所处的室温，黑体温度的最低值低于黑体所处的室温；在黑体温度的最高值和最低值之间按照相同的温度间隔设置黑体的温度。采用多个温度的黑体进行标定和建模，能够在弱化杂散辐射的同时更多的保留图像的细节。
进一步，所述步骤S2中的预处理包括分别对每一个温度下黑体的图像数据集合中的每一张黑体图像数据进行非均匀校正、去盲元的处理操作，将图像中的坏点去除，并校正列条纹，使均匀温度的黑体的成像平滑，然后将同一个黑体的图像数据集合中的所有图像求平均，得到一个平均黑体图。能够优化后续的计算结果，使后续得到的结果更加的精准。
进一步，所述杂散辐射分布参考图像集合包括杂散辐射高温分布参考图像HMap和杂散辐射低温分布参考图像LMap；其中，根据公式HMap = Cor(FTm) - Cor(ETm)获得杂散辐射高温分布参考图像HMap；根据公式LMap = Cor(FT1) - Cor(ET1) 获得杂散辐射低温分布参考图像LMap；Cor(FTm)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ETm) 表示无镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(FT1)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ET1)表示无镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图。
进一步，所述步骤S4包括以下步骤：
步骤S41、通过搭载红外定焦镜头的红外探测器获取当前目标场景的图像，根据当前目标场景的图像获得其均值Mscene；
步骤S42、将当前目标场景的图像均值Mscene与MTi进行比较，选择出与Mscene最接近
的两个值，且满足MTa<Mscene<MTb，其中，
；
；结合直线公式MTi= e*MDTi + f，将MTa、MTb和对应的MDTa、MDTb
带入直线公式，从而获得参数e和f，将Mscene的值带入直线公式中进行计算获得MDscene；其中，
MTa表示在第a个温度点下Cor（FTa ）平均黑体图的均值；MTb表示在第b个温度点下Cor（FTb ）平
均黑体图的均值；MDTa表示在第a个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDTb表示在第b
个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDscene表示当前目标场景的图像的杂散辐射分
布图像数据均值；
步骤S43、判断红外探测器所在的环境温度与目标场景温度的温差；
如果红外探测器所在的环境温度高于目标场景温度，则BMap = LMap；系数k=MDscene/MDT1；MDT1表示黑体在最低温度时杂散辐射分布图像数据均值；
如果红外探测器所在的环境温度低于目标场景温度，则BMap = HMap；系数k=MDscene/MDTm；MDTm表示黑体在最高温度时杂散辐射分布图像数据均值；
步骤S44、根据公式Map = k*BMap获得当前目标场景的杂散辐射图像数据Map。
进一步，所述步骤S5根据公式Y=X-Map实现对红外图像进行杂散辐射校正；其中，X表示经过非均匀校正和去盲元等图像预处理操作后的当前目标场景图像；Map是当前目标场景的杂散辐射图像数据；Y表示校正后的输出的图像。
进一步，所述步骤S5还包括根据杂散辐射非均匀校正后的图像调整参数k，再根据调整后的参数k更新当前目标场景的杂散辐射图像数据Map，用更新后的当前目标场景的杂散辐射图像数据Map对红外图像进行杂散辐射校正；其中k的调整范围为[0.5k，1.5k]。由此，可有效提高红外成像的质量，且方法简单、方便，计算量小。
本发明还提供了一种用于弱化杂散辐射的图像处理系统，包括标定建模模块和图像处理模块；其中，标定建模模块分别对无镜头和搭载红外定焦镜头的红外探测器的采集的不同温度黑体的图像数据进行预处理，根据预处理的结果建立杂散辐射分布参考图像集合；图像处理模块根据目标场景的与红外探测器所处的温差，选择杂散辐射分布参考图像，根据调整系数得到当前目标场景的杂散辐射图像数据；最后根据当前目标场景的杂散辐射图像数据对红外图像进行杂散辐射非均匀校正。
本发明还提供了一种存储软件的计算机可读介，其特征在于：所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括前述的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
本发明还提供了一种计算机系统，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括前述的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
结合以上技术方案，本发明的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的工作原理如下：本发明的方案中，基于红外定焦镜头所造成的杂散辐射位置分布相对固定，但辐射强度随目标温度以及环境温度变化而变化的特点，根据红外探测器搭载红外定焦镜头观测均匀黑体的灰度值，以及红外探测器无镜头观测黑体的数据，得到红外定焦镜头杂散辐射的分布参考图像集合；然后预估目标场景与观测点环境温度的差值，选择合适的参考图像，进行系数调整，输出杂散辐射非均匀校正后的红外图像。
显著的有益效果：与现有技术相比，本发明无需额外增加结构设计和设备，移植性和适用性较强；相比现有滤波降噪算法，降低运算量和运算过程，同时弱化杂散辐射造成的影响，最大程度保留了目标细节，使细节不被扭曲或丢失，提高了红外成像质量。
附图说明
图1为本发明示例性实施例的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程图；
图2为搭载红外定焦镜头的红外探测器获取的某目标场景图像；
图3为采用本发明提供的图像处理方法处理后最终输出的图像；
图4为不同温度的黑体图像校正前后的对比图；
图5为某场景不同方法校正前后的整体图像对比图；
图6为某场景不同方法校正前后的细节对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的实施例中提供了一种用于弱化杂散辐射的图像处理系统，包括标定建模模块和图像处理模块；其中，标定建模模块分别对无镜头和搭载红外定焦镜头的红外探测器的采集的不同温度黑体的图像数据进行预处理，根据预处理的结果建立杂散辐射分布参考图像集合；图像处理模块根据目标场景的与红外探测器所处的温差，选择杂散辐射分布参考图像，根据调整系数得到当前目标场景的杂散辐射图像数据；最后根据当前目标场景的杂散辐射图像数据对红外图像进行杂散辐射非均匀校正。
结合如图1所示的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程，旨在实现对输入的红外图像进行杂散辐射噪音的弱化，实现红外图像的杂散辐射校正，提高图像质量。
作为一个可选的实施方式的弱化杂散辐射的图像处理方法包括步骤S1～S5的过程。接下来，我们将结合示例，更加具体的描述各个步骤S1～S5的实施。
步骤S1：使用同一红外探测器，分别采集无镜头和搭载红外定焦镜头下的不同温度黑体的图像数据：每个温度的黑体分别通过无镜头的红外探测器和搭载红外定焦镜头的红外探测器采集多组黑体的图像数据。
优选地，设置黑体温度时，最高温度需要高于采集时黑体所处的室温，最低温度需要低于采集时黑体所处的室温，按照固定的温度间隔调整黑体的温度进行采集。
使用无镜头的红外探测器采集不同温度点的黑体的图像数据，每个温度点采集多组图像数据，从而得到第i个温度点的黑体图像数据集合ETi ,i=1、2、3...m，其中，T1为设置的黑体的最低温度，Tm为设置的黑体的最高温度。
使用搭载红外定焦镜头的红外探测器采集不同温度点的黑体的图像数据，每个温度点采集多组图像数据，从而得到第i个温度点的黑体图像数据集合FTi ,i=1、2、3...m。
本实施实例中，室温约为15°，黑体的最高温度设置为30°，黑体的最低温度设置为=0°，温度间隔可为5°采集一次，即T1= 0°，T2= 5°，T3= 10°，T4=15°，T5= 20°，T6= 25°，T7=30°；在每个温度点下，分别用无镜头和搭载红外定焦镜头的红外探测器各采集100张黑体的图像数据。
步骤S2、分别对步骤S1获得的每一个温度下黑体的图像数据集合进行预处理。
本实施例中，预处理包括分别对每一个温度下黑体的图像数据集合中的每一张黑体图像数据进行盲元替换和多点校正的处理操作，将图像中的坏点去除，并校正列条纹，使均匀温度的黑体的成像平滑，然后将同一个黑体的图像数据集合中的所有图像求平均，得到一个平均黑体图。
Cor（ETi ）表示无镜头的红外探测器采集的第i个温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图。
Cor（FTi ）表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的第i个温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图。
在本发明的实施例中，将同一个黑体的图像数据集合中的所有图像求平均的方法为：同一个黑体的图像数据集合中的所有图像中相同位置的像素值的平均值为平均黑体图相对应位置的像素值。
本实施例中，作为示例的盲元替换和多点校正的处理的方法为：首先利用无镜头红外探测器采集不同温度下的黑体图，进行盲元替换和多点校正，得到替换位置列表和多点校正中图像的每个点在不同温度段下的校正参数，校正参数包括增益系数和偏置参数{A,B}，然后用得到的替换位置列表和校正参数对搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的黑体图像数据以及目标场景图像数据进行盲元替换和多点校正。具体计算方式参考已有方法，不做特别限制。
本实施例中，盲元替换的预处理操作可以采用曲面拟合的方法，例如将某一温度下无镜头红外探测器采集的100帧黑体图像求平均以后得到一张黑体图片，对这张图片进行最小二乘法曲面拟合，将偏离曲面一定阈值的点记录位置并将其数值替换成邻近的点，得到位置替换列表。
本实施例中，多点校正方法可采用多点温度定标校正法，是基于两点定标法对多个温度段分别进行定标，得到多组校正参数{A,B}，对盲元处理后的图像进行校正。其中多点温度定标校正法可基于现有的算法实现，不做特别限定。
步骤S3、利用步骤S2获得的预处理后的结果，获得杂散辐射分布参考图像集合；杂散辐射分布参考图像集合包括杂散辐射高温分布参考图像和杂散辐射低温分布参考图像。
作为示例，步骤S3的具体实现包括以下步骤：
步骤S31、根据公式HMap = Cor(FTm) - Cor(ETm)获得杂散辐射高温分布参考图像HMap；
步骤S32、根据公式LMap = Cor(FT1) - Cor(ET1) 获得杂散辐射低温分布参考图像LMap；
步骤S33、对预处理后得到的Cor（FTi ）求平均，获取第i个温度点下Cor（FTi ）数据均值MTi；即求平均黑体图Cor（FTi ）中所有像素点的像素值的平均值；
步骤S34、根据步骤S2预处理后的结果获得杂散辐射分布图像数据DTi，其中，DTi =Cor(FTi) -Cor(ETi)，DTi表示第i个温度的黑体的杂散辐射分布图像数据，对DTi求平均获取第i个温度的杂散辐射分布图像数据均值MDTi；即求DTi中所有像素点的像素值的平均值；
步骤S35、遍历每个温度点，计算MTi-MDTi的值，找到MTi-MDTi最接近0 的温度点Ti，并将该温度点记为Tc。Tc实际是在所有温度Ti中最接近探测器采集黑体数据做标定时的环境温度，用于判断做标定时的环境温度和实际使用红外探测器时，探测器所在的环境温度的差值。
步骤S4、根据步骤S3得到的杂散辐射分布参考图像获得当前目标场景的杂散辐射图像数据Map。
作为示例，步骤S4的具体包括以下操作：
步骤S41、通过搭载红外定焦镜头的红外探测器获取当前目标场景的图像，如图2所示，根据当前目标场景的图像获得其均值Mscene，即求取当前目标场景的图像中所有像素点的像素值的平均值；
步骤S42、将当前目标场景的图像均值Mscene与MTi进行比较，在MTi选择出与Mscene最
接近的两个值，且满足MTa<Mscene<MTb，其中，
；
；结合直线公式MTi= e*MDTi + f，将MTa、MTb和对应的MDTa、MDTb
带入直线公式，从而获得参数e和f，将Mscene的值带入直线公式中进行计算获得MDscene；
步骤S43、判断红外探测器所在的环境温度与目标场景温度的温差；
如果温差为正，即红外探测器所在的环境温度高于目标场景温度，则BMap =LMap；系数k=MDscene/MDT1；
如果温差为负，即红外探测器所在的环境温度低于目标场景温度，则BMap =HMap；系数k=MDscene/MDTm；
步骤S44、根据公式Map = k*BMap获得当前目标场景的杂散辐射图像数据Map。
步骤S5、利用得到的当前目标场景的杂散辐射图像数据对当前目标场景图像进行杂散辐射非均匀校正，根据校正结果进行参数微调，输出最终画面。
作为示例，步骤S5的具体实现包括以下操作：
步骤S51、根据公式Y=X-Map实现对红外图像进行杂散辐射校正；
其中，X表示经过非均匀校正和去盲元等图像预处理操作后的当前目标场景图像；Map是当前目标场景的杂散辐射图像数据；Y表示校正后的输出的图像，即杂散辐射校正后的14位红外图像；
步骤S52、根据校正后的输出图像Y的画面效果，适当调大或调小参数k, 如图3所示，得到最终输出画面。其中，其中k的调整范围为[0.5k，1.5k]，在这个范围内微调参数k。
在一些实施例中，如果场景画面或场景温度发生明显变化，导致校正效果变差，可根据实际情况再次进行参数k微调，如果微调效果仍不满意，可重复步骤S4、S5，使用新的场景画面获得Mscene，对参数k进行重新计算。
如果进行步骤S1-S3，即做标定时的室内温度和实际使用红外探测器时，探测器所在的环境温度差别过大，即差值大于10°，则在与现场环境温度相近的室内温度下重新进行黑体数据采集，即重新进行步骤S1-S3完成标定和建模。
结合本发明以上示例的弱化杂散辐射的图像处理方法，一方面提供了红外图像杂散辐射非均匀校正算法，在弱化杂散辐射影响的同时，最大程度保留目标细节，提高红外成像质量；另一方面，将对红外图像杂散辐射非均匀校正算法与现有技术的滤波算法相比较，从不同温度的黑体图和场景图来说明本发明的显著的有益效果和进步。本方法中输入输出均为14位(0-16383)灰度图片，为了方便展示，所有图片均采用直方图的方法转化为8位图片显示（0-255）。
本实施实例中，利用本方法对搭载红外镜头的探测器观测黑体图像进行杂散辐射的校正，与无镜头观测同温度黑体的图像进行对比，效果图对比图如图4所示，校正前后的图像信噪比（14位）如下表1所示：
表1：不同温度黑体图像校正前后图像信噪比对比数据
如图4所示，杂散辐射校正明显地弱化了红外定焦镜头所导致的环状杂散辐射；同时根据表格数据可以发现相比无镜头黑体数据，利用本发明提供的方法PSNR得到了有效地提高。
本实施实例中，利用本发明的方法对场景进行杂散辐射的校正，其校正效果与其他滤波方法效果对比如图5所示，使用本发明的方法校正后的画面有效地弱化了杂散辐射所造成的环状噪音，整体提高了对比度；如图6所示，从细节对比图可以看出，细节部分更加真实清晰。
本发明还提供了一种存储软件的计算机可读介质，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括如前述用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
本发明还提供了一种计算机系统，包括：一个或多个处理器；存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如前述用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
应当理解，本发明的前述用于弱化杂散辐射的图像处理方法的示例可以在任何包含具有数据存储和数据处理的计算机系统中，前述的计算机系统可以是至少一个包括处理器和存储器的电子处理系统或者电子设备，例如PC电脑，不论是个人用PC电脑、商用PC电脑，或者图形处理用PC电脑、服务器级PC电脑。这些PC电脑通过具有数据接口和/或网络接口，实现有线和/或无线的数据传输，尤其是图像数据。
在另一些实施例，该计算机系统还可以是服务器，尤其是云服务器，具有数据存储、处理以及网络通讯功能。
作为示例的计算机系统通常包括由系统总线连接的至少一个处理器、存储器和网络接口。网络接口用于与其他设备/系统进行通信。
处理器用于提供系统的计算和控制。
存储器包括非易失性存储器和缓存。
非易失性存储器通常具有海量存储能力，可以存储操作系统以及计算机程序，这些计算机程序可以包括可被操作的指令，这些指令在通过一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器能够执行本发明前述实施例的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的过程。
在需要或者合理的实现方式中，前述计算机系统，不论是PC设备或者服务器，还可以包括比图示中更多或者更少的部件，或者组合，或者采用不同的硬件、软件等不同部件或者不同的部署方式。
Claims (8)
1.一种用于弱化杂散辐射的图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：使用同一红外探测器，分别采集无镜头和搭载红外定焦镜头下的不同温度黑体的多组图像数据；得到不同温度黑体的图像数据集合；
步骤S2：分别对步骤S1获得的每一个温度下黑体的图像数据集合进行预处理；
步骤S3：利用步骤S2获得的预处理后的结果，获得杂散辐射分布参考图像集合；
步骤S4：根据步骤S3得到的杂散辐射分布参考图像获得当前目标场景的杂散辐射图像数据；
步骤S5：利用步骤S4得到的当前目标场景的杂散辐射图像数据对当前目标场景图像进行杂散辐射非均匀校正，输出最终画面；
所述杂散辐射分布参考图像集合包括杂散辐射高温分布参考图像HMap和杂散辐射低温分布参考图像LMap；
其中，根据下述HMap公式获得杂散辐射高温分布参考图像HMap：
HMap = Cor(FTm) - Cor(ETm)；
根据下述LMap公式获得杂散辐射低温分布参考图像LMap：
LMap = Cor(FT1) - Cor(ET1) ；
其中，Cor(FTm)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ETm) 表示无镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(FT1)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ET1)表示无镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；
所述步骤S4包括以下步骤：
步骤S41、通过搭载红外定焦镜头的红外探测器获取当前目标场景的图像，根据当前目标场景的图像获得其均值Mscene；
步骤S42、将当前目标场景的图像均值Mscene与MTi进行比较，选择出与Mscene最接近的两
个值，且满足MTa<Mscene<MTb，其中，
；
；
结合直线公式MTi= e*MDTi + f，将MTa、MTb和对应的MDTa、MDTb带入直线公式，从而获得参数e和f，将Mscene的值带入直线公式中进行计算获得MDscene；
其中，MTa表示在第a个温度点下Cor（FTa ）平均黑体图的均值；MTb表示在第b个温度点下Cor（FTb ）平均黑体图的均值；MDTa表示在第a个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDTb表示在第b个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDscene表示当前目标场景的图像的杂散辐射分布图像数据均值；
步骤S43、判断红外探测器所在的环境温度与目标场景温度的温差；
如果红外探测器所在的环境温度高于目标场景温度，则BMap = LMap；系数k=MDscene/MDT1；MDT1表示黑体在最低温度时杂散辐射分布图像数据均值；
如果红外探测器所在的环境温度低于目标场景温度，则BMap = HMap；系数k=MDscene/MDTm；MDTm表示黑体在最高温度时杂散辐射分布图像数据均值；
步骤S44、根据公式Map = k*BMap获得当前目标场景的杂散辐射图像数据Map。
2.根据权利要求1所述用于弱化杂散辐射的图像处理方法，其特征在于：步骤S1中设置黑体温度的最高值高于黑体所处的室温，黑体温度的最低值低于黑体所处的室温；在黑体温度的最高值和最低值之间按照相同的温度间隔设置黑体的温度。
3.根据权利要求1所述用于弱化杂散辐射的图像处理方法，其特征在于：所述步骤S2中的预处理包括分别对每一个温度下黑体的图像数据集合中的每一张黑体图像数据进行盲元替换和多点校正的处理操作，然后将同一个黑体的图像数据集合中的所有图像求平均，得到一个平均黑体图。
4.根据权利要求1所述用于弱化杂散辐射的图像处理方法，其特征在于：所述步骤S5中，根据下述公式对红外图像进行杂散辐射校正：
Y=X-Map；
其中，X表示经过非均匀校正和去盲元图像预处理操作后的当前目标场景图像；Map是当前目标场景的杂散辐射图像数据；Y表示校正后的输出的图像。
5.根据权利要求1所述用于弱化杂散辐射的图像处理方法，其特征在于：所述步骤S5还包括：
根据杂散辐射非均匀校正后的图像来调整参数k；
再根据调整后的参数k更新当前目标场景的杂散辐射图像数据Map；以及
使用更新后的当前目标场景的杂散辐射图像数据Map对红外图像进行杂散辐射校正；
其中k的调整范围为
。
6.一种用于弱化杂散辐射的图像处理系统，其特征在于：包括标定建模模块和图像处理模块；其中：
标定建模模块分别对无镜头和搭载红外定焦镜头的红外探测器的采集的不同温度黑体的图像数据进行预处理，并根据预处理的结果建立杂散辐射分布参考图像集合；
图像处理模块根据目标场景的与红外探测器所处的温差，选择杂散辐射分布参考图像，根据调整系数得到当前目标场景的杂散辐射图像数据，以及根据当前目标场景的杂散辐射图像数据对红外图像进行杂散辐射非均匀校正；
所述杂散辐射分布参考图像集合包括杂散辐射高温分布参考图像HMap和杂散辐射低温分布参考图像LMap；
根据下述HMap公式获得杂散辐射高温分布参考图像HMap：
HMap = Cor(FTm) - Cor(ETm)；
根据下述LMap公式获得杂散辐射低温分布参考图像LMap：
LMap = Cor(FT1) - Cor(ET1) ；
其中，Cor(FTm)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ETm) 表示无镜头的红外探测器采集的最高温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(FT1)表示搭载红外定焦镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；Cor(ET1)表示无镜头的红外探测器采集的最低温度的黑体的图像数据集合经过预处理后得到的平均黑体图；
得到当前目标场景的杂散辐射图像数据的方法为：
步骤S41、通过搭载红外定焦镜头的红外探测器获取当前目标场景的图像，根据当前目标场景的图像获得其均值Mscene；
步骤S42、将当前目标场景的图像均值Mscene与MTi进行比较，选择出与Mscene最接近的两
个值，且满足MTa<Mscene<MTb，其中，
；
；
结合直线公式MTi= e*MDTi + f，将MTa、MTb和对应的MDTa、MDTb带入直线公式，从而获得参数e和f，将Mscene的值带入直线公式中进行计算获得MDscene；
其中，MTa表示在第a个温度点下Cor（FTa ）平均黑体图的均值；MTb表示在第b个温度点下Cor（FTb ）平均黑体图的均值；MDTa表示在第a个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDTb表示在第b个温度点下的杂散辐射分布图像数据均值；MDscene表示当前目标场景的图像的杂散辐射分布图像数据均值；
步骤S43、判断红外探测器所在的环境温度与目标场景温度的温差；
如果红外探测器所在的环境温度高于目标场景温度，则BMap = LMap；系数k=MDscene/MDT1；MDT1表示黑体在最低温度时杂散辐射分布图像数据均值；
如果红外探测器所在的环境温度低于目标场景温度，则BMap = HMap；系数k=MDscene/MDTm；MDTm表示黑体在最高温度时杂散辐射分布图像数据均值；
步骤S44、根据公式Map = k*BMap获得当前目标场景的杂散辐射图像数据Map。
7.一种存储软件的计算机可读介质，其特征在于：所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令通过这样的执行使得所述一个或多个计算机执行操作，所述操作包括前述权利要求1-5中任意一项所述的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
8.一种计算机系统，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，存储可被操作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括如前述权利要求1-5中任意一项所述的用于弱化杂散辐射的图像处理方法的流程。
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Citations (4)
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| CN103528690A (zh) * | 2013-09-24 | 2014-01-22 | 电子科技大学 | 一种红外热像仪的非均匀校正方法 |
| CN107341780A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-11-10 | 成都中昊英孚科技有限公司 | 一种红外图像预处理校正方法 |
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