[发明专利]一种红外图像条状噪声消除方法

摘要

本发明公开了一种红外图像条状噪声消除方法，包括步骤：一、输入原始红外图像；二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化；三、计算第k次校正后红外图像X_k(i,j)；四、计算第k次校正后红外图像梯度的模五、更新校正参数G_k(j)和O_k(j)；六、判断k+1K(i,j)。本发明设计新颖，步骤简单，针对红外图像条状噪声的产生机理，通过最小化校正图像的能量函数估计校正参数，利用线性变换校正图像条状噪声，只利用红外图像本身就可以完成消除条状噪声，不需要借助黑体对焦平面阵列进行周期性标定，在有效消除红外图像条状噪声的同时不会造成图像细节模糊，该方法计算量小，实时性好，便于推广使用。

主权项

1.一种红外图像条状噪声消除方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、输入原始红外图像：输入一幅带有条状噪声的原始红外图像Y(i,j)，原始红外图像Y(i,j)像素为M×N，其中，i＝1,2，…，M且j＝1,2，…，N；步骤二、设置迭代次数K及迭代序号k并迭代初始化：设定迭代次数为K，同时初始化校正参数G_k(j)和O_k(j)，并给定初始迭代序号k＝0取G₀(j)和O₀(j)，其中，k≤K且K≥1，G_k(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的增益校正参数，O_k(j)为第k次迭代后计算得到的红外图像第j列的偏置校正参数；步骤三、根据公式X_k(i,j)＝G_k(j)Y(i,j)+O_k(j)，计算第k次校正后的红外图像X_k(i,j)；步骤四、根据公式计算第k次校正后红外图像梯度的模其中，为第k次校正后红外图像X_k(i,j)在(i，j)像素处的梯度的模值；步骤五、根据公式更新校正参数G_k(j)和O_k(j)，其中，G_k+1(j)为校正参数G_k(j)更新一次后的增益校正参数，O_k+1(j)为校正参数O_k(j)更新一次后的偏置校正参数，E_k为第k次校正后红外图像X_k(i,j)的能量函数且λ为更新步长且为正常数；步骤六、判断k+1<K是否成立：当k+1<K成立时，将k+1视为新的k，循环步骤三至步骤五；当k+1<K不成立时，k+1取K，执行步骤七；步骤七、输出最终红外图像X_K(i,j)：根据公式X_K(i,j)＝G_K(j)Y(i,j)+O_K(j)，计算输出第K次校正后最终红外图像X_K(i,j)。