CN114286071B - 一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，属于红外图像处理领域；能够在红外图像奇偶校正处理中同时进行分块长度优化计算和非均匀性校正处理，弥补了传统红外图像奇偶校正方法的不足的问题，提出了以有效像素列占用量为目标函数来进行块长优化搜索方法，形成了一种更稳定更有效的红外图像奇偶校正方法，能够有效去除红外图像中的奇偶位错噪声，最大限度地保持原始图像信息，获得高质量的奇偶校正结果图像。

Description

一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法

技术领域

本发明属于红外图像处理领域，涉及一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法。

背景技术

由于受制作工艺的限制，红外探测器会采用奇偶行交错排列的模式来扩大传感器成像范围，同时能有效减少相邻像素间信息的丢失。在红外传感器航空成像过程中,虽然商业稳定平台可以高效隔离振动，但由于载荷平台(飞机)由于受风力和动力不均匀的影响，运动速度不能保持稳定，使得奇数行列阵和偶数行列阵在获取同一地物信息时处于不同的位置和姿态,从而造成交错影像奇偶行之间的错动。这些错动并不是一个常数,需要采用奇偶校正的方法进行处理。

红外图像的奇偶校正属于影像配准的范畴,可分为基于像素点匹配的方法和基于像素块匹配的方法,其中基于像素点匹配的方法只适合于解决错动比较小的情况，如果错动大的话像素点匹配会得到多个局部最优解，最终导致针对整个图像的匹配处理是一个高维优化问题，很难得到全局最优解。而基于像素块匹配的方法，一般都事先默认了一个块长，这样会导致有效像素的损失，只能得到一个局部解。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，能够有效去除红外图像中的奇偶位错噪声，最大限度地保持原始图像信息，获得高质量的奇偶校正结果图像，目标的清晰度和目标识别度更高。

本发明解决技术的方案是：

一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，包括如下步骤：

步骤一、输入m行n列的红外奇像元图像X和m行n列红外偶像元图像Y，合成红外图像；

步骤二、红外图像的像素总列数为n；对红外图像进行分块处理，设置初始化分块所占列数b为5，像素列为e_b；则当b＝5时，像素列占用计数e₄＝0；

步骤三、设置分块所占列数b的最大值为 分块所占列数b的最优值为

步骤四、计算初始分块个数c；令红外图像的初始化像素列占用数组为U；

步骤五、依次进行分块标号，计算最优偏移量并更新U；

步骤六、计算像素列占用计数e_b；并对e_b进行判断，当e_b-1＜e_b时，则更新最优值为b，进入步骤七；当e_b-1≥e_b时，进入步骤七；

步骤七、对b进行判断，当时，进入步骤八；当/>时，令b＝b+1，返回步骤三；

步骤八、重新计算分块个数c′，设置分块标号a＝1；

步骤九、根据最优分块大小和最优偏移量/>依次对每块红外图像对应的红外奇像元图像X和红外偶像元图像Y进行校正处理，获得每块红外图像奇像元校正结果图和偶像元校正结果图/>

步骤十、对a进行判断，当a＜c′，则令a＝a+1，返回步骤九；当a≥c′，输出最终校正结果图。

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤四中，初始分块个数c的计算方法为：

式中，为向下取整数。

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤四中，初始化像素列占用数组U为n维0数组。

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤五的具体方法为：

S51、设置分块的初始标号a为1，设置偏移量门限为20；

S52、设置偏移量设置初始化分块匹配误差为W_a,t-1；

S53、计算当前分块的匹配误差W_a,t；

S54、对W_a,t进行判断，当W_a,t＜W_a,t-1时，则最优偏移量进入S55；当W_a,t≥W_a,t-1时，进入S55；

S55、对t进行判断，当时，令t＝t+1，返回S53；当/>时，进入S56；

S56、更新U，令其中，i＝1,2,……,b；

S57、对a进行判断，当a小于分块个数c时，令a＝a+1，返回S52；当a大于等于分块个数c时，进入步骤六。

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述S53中，匹配误差W_a,t的计算方法为：

设置第一系数V₁、第二系数V₂、第三系数V₃、第四系数V₄、第一系数V₅；

式中，j为行序号；

m为总行数；

i为列序号；

t为偏移量；

匹配误差W_a,t为：

W_a,t＝(V₁+V₂+V₃+V₄)/V₅。

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤六中，像素列占用计数e_b的计算方法为：

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤八中，分块个数c′的计算方法为：

在上述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，所述步骤九中，每块红外图像奇像元校正结果图为：

偶像元校正结果图为：

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)本发明以有效像素列占用量为目标函数来进行块长优化搜索，能够有效保证奇偶校正结果的精确度和稳定性；

(2)本发明将非均匀性校正目标函数有机融入块长优化搜索处理中，同时进行块长优化计算和非均匀性校正处理，能够有效去除红外图像中的奇偶位错噪声，最大限度地保持原始图像信息，获得高质量的奇偶校正结果图像，目标的清晰度和目标识别度更高。

附图说明

图1为本发明姿态耦合控制流程图；

图2为发明提供的由奇像元子图和偶像元子图组成的待奇偶校正红外图像；

图3为发明分块大小为24下的不同偏移量与粗糙度曲线示意图；

图4为发明分块大小为24下的最优偏移量曲线图；

图5为发明不同分块大小像素列占用计数曲线图；

图6为发明红外图像奇偶校正结果图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步阐述。

本发明提供一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，以有效像素列占用量为目标函数来进行块长优化搜索，能够有效保证奇偶校正结果的精确度和稳定性,同时将非均匀性校正目标函数有机融入块长优化搜索处理中，同时进行块长优化计算和非均匀性校正处理，能够有效去除红外图像中的奇偶位错噪声，最大限度地保持原始图像信息，获得高质量的奇偶校正结果图像，目标的清晰度和目标识别度更高。

红外图像奇偶校正方法，如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤一、输入m行n列的红外奇像元图像X和m行n列红外偶像元图像Y，合成红外图像。

步骤二、红外图像的像素总列数为n；对红外图像进行分块处理，设置初始化分块所占列数b为5，像素列为e_b；则当b＝5时，像素列占用计数e₄＝0。

步骤三、设置分块所占列数b的最大值为 分块所占列数b的最优值为

步骤四、计算初始分块个数c；令红外图像的初始化像素列占用数组为U；初始分块个数c的计算方法为：

式中，为向下取整数。

初始化像素列占用数组U为n维0数组。

步骤五、依次进行分块标号，计算最优偏移量并更新U；具体方法为：

S51、设置分块的初始标号a为1，设置偏移量门限为20；

S52、设置偏移量设置初始化分块匹配误差为W_a,t-1；

S53、计算当前分块的匹配误差W_a,t；匹配误差W_a,t的计算方法为：

设置第一系数V₁、第二系数V₂、第三系数V₃、第四系数V₄、第一系数V₅；

式中，j为行序号；

m为总行数；

i为列序号；

t为偏移量；

匹配误差W_a,t为：

W_a,t＝(V₁+V₂+V₃+V₄)/V₅。

S54、对W_a,t进行判断，当W_a,t＜W_a,t-1时，则最优偏移量进入S55；当W_a,t≥W_a,t-1时，进入S55；

S55、对t进行判断，当时，令t＝t+1，返回S53；当/>时，进入S56；

S56、更新U，令其中，i＝1,2,……,b；

S57、对a进行判断，当a小于分块个数c时，令a＝a+1，返回S52；当a大于等于分块个数c时，进入步骤六。

步骤六、计算像素列占用计数e_b；并对e_b进行判断，当e_b-1＜e_b时，则更新最优值为b，进入步骤七；当e_b-1≥e_b时，进入步骤七；像素列占用计数e_b的计算方法为：

步骤七、对b进行判断，当时，进入步骤八；当/>时，令b＝b+1，返回步骤三。

步骤八、重新计算分块个数c′，设置分块标号a＝1；分块个数c′的计算方法为：

步骤九、根据最优分块大小和最优偏移量/>依次对每块红外图像对应的红外奇像元图像X和红外偶像元图像Y进行校正处理，获得每块红外图像奇像元校正结果图和偶像元校正结果图/>每块红外图像奇像元校正结果图/>为：

偶像元校正结果图为：

步骤十、对a进行判断，当a＜c′，则令a＝a+1，返回步骤九；当a≥c′，输出最终校正结果图。

实施例

以待奇偶校正的512×2850的12位红外图像为例，其奇图像X和偶图像Y的大小均为256×2850，基于块长优化的红外图像奇偶校正方法的流程如图1所示，其具体的过程如下：

(1)设置初始化分块大小参数b＝5，像素列占用计数e₄＝0,最大分块

(2)计算分块个数初始化像素列占用数组U为n维0数组；

本实施例中，如图2所示，提供的待奇偶校正红外图像大小为512×2850，奇像元图X和偶像元图Y大小均为256×2850矩阵，因此n＝2850；

(3)逐分块标号进行最优偏移量计算，更新像素列占用数组U；/>的大小为80×2850，U的大小为为1×2850具体步骤如下：

(3-1)设置分块标号a＝1,设置偏移量门限偏移量门限与飞行速度有关，速度越快，偏移量门限越大。

(3-2)设置偏移量初始化分块匹配误差w_a，t-1＝10；

(3-3)计算当前分块匹配误差w_a，t，计算方法为：

w_a，t＝(v₁+v₂+v₃+v₄)/v₅

计算分块大小为24下的不同偏移量与粗糙度曲线如图3所示。

(3-4)若w_a，t＜w_a，t-1,则更新最优偏移量得到分块大小为24下的最优偏移量曲线如图4所示。

(3-5)若则令t＝t+1，返回步骤(3-3)，否则进入步骤(3-6)；

(3-6)更新像素列占用数组U，其中i＝1,..,b；

(3-7)若a<c，令a＝a+1,返回步骤(3-2)，否则进入步骤(4)

(4)计算像素列占用计数如果e_b-1＜e_b则更新最优分块大小

(5)若则进入步骤(6)，否则令b＝b+1，返回步骤(2)。得到不同分块大小像素列占用计数曲线如图5所示，本例中像素列占用计数最大值为2827，对应的最优分块大小

(6)计算分块个数设置分块标号a＝1；

(7)更新当前结果图Z，计算更新方法如下：

(8)若a＜c，则令a＝a+1，返回步骤(7)，否则输出结果图Z。

红外图像实例奇偶校正后的结果图如图6所示。

本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一、输入m行n列的红外奇像元图像X和m行n列红外偶像元图像Y，合成红外图像；

步骤二、红外图像的像素总列数为n；对红外图像进行分块处理，设置初始化分块所占列数b为5，像素列为e_b；则当b＝5时，像素列占用计数e₄＝0；

步骤三、设置分块所占列数b的最大值为分块所占列数b的最优值为/>

步骤四、计算初始分块个数c；令红外图像的初始化像素列占用数组为U；

步骤五、依次进行分块标号，计算最优偏移量并更新U；

所述步骤五的具体方法为：

S51、设置分块的初始标号a为1，设置偏移量门限为20；

S52、设置偏移量设置初始化分块匹配误差为W_a,t-1；

S53、计算当前分块的匹配误差W_a,t；

所述S53中，匹配误差W_a,t的计算方法为：

设置第一系数V₁、第二系数V₂、第三系数V₃、第四系数V₄、第一系数V₅；

式中，j为行序号；

m为总行数；

i为列序号；

t为偏移量；

匹配误差W_a,t为：

W_a,t＝(V₁+V₂+V₃+V₄)/V₅

S54、对W_a,t进行判断，当W_a,t＜W_a,t-1时，则最优偏移量进入S55；当W_a,t≥W_a,t-1时，进入S55；

S55、对t进行判断，当时，令t＝t+1，返回S53；当/>时，进入S56；

S56、更新U，令其中，i＝1,2,……,b；

S57、对a进行判断，当a小于分块个数c时，令a＝a+1，返回S52；当a大于等于分块个数c时，进入步骤六；

步骤六、计算像素列占用计数e_b；并对e_b进行判断，当e_b-1＜e_b时，则更新最优值为b，进入步骤七；当e_b-1≥e_b时，进入步骤七；

步骤七、对b进行判断，当时，进入步骤八；当/>时，令b＝b+1，返回步骤三；

步骤八、重新计算分块个数c′，设置分块标号a＝1；

步骤九、根据最优分块大小和最优偏移量/>依次对每块红外图像对应的红外奇像元图像X和红外偶像元图像Y进行校正处理，获得每块红外图像奇像元校正结果图和偶像元校正结果图/>

步骤十、对a进行判断，当a＜c′，则令a＝a+1，返回步骤九；当a≥c′，输出最终校正结果图。

2.根据权利要求1所述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：所述步骤四中，初始分块个数c的计算方法为：

式中，为向下取整数。

3.根据权利要求2所述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：所述步骤四中，初始化像素列占用数组U为n维0数组。

4.根据权利要求3所述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：所述步骤六中，像素列占用计数e_b的计算方法为：

5.根据权利要求4所述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：所述步骤八中，分块个数c′的计算方法为：

6.根据权利要求5所述的一种基于块长优化的红外图像奇偶校正方法，其特征在于：所述步骤九中，每块红外图像奇像元校正结果图为：

偶像元校正结果图为：