[发明专利]短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置，属于红外图像处理领域。

背景技术

目前，人们已经提出了许多关于非均匀校正(Nonuniformity Correction，NUC)的算法.但总的来说可以分为两大类：一类是基于标定的方法(如两点校正法)，这类方法具有较高的校正准确度，但需要许多辅助器件(黑体源、光学设备等)，大大增加了探测器的体积和成本，并且在标定过程中还必须使成像系统暂停工作，这严重制约了该类算法的使用范围。另一类是基于场景的方法，它直接利用每帧图像的场景信息进行非均匀校正，克服了第一类方法的不足，因此是目前研究的焦点。但在这类技术中绝大部分算法都需要估计真实场景值，典型的如：Scribner等提出了基于神经网络(NeuralNetwork，NN)的非均匀校正算法，该算法将噪音图像的四邻域平均作为真实图像的估计值，并且用于训练神经网络，但前提是固定图案噪音能够被四邻域平均所消减，否则迭代将会发散；Hardie等提出了基于运动补偿时域平均(Motion—CompensatedTemporal Average，MCTA)的校正算法，该算法利用运动补偿平均后的图像来估计真实场景，但此时必须保证同一场景要有充分多的探测单元在不同时间观察过，否则校正效果也会不理想。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种算法简单、计算复杂度低的短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置。

为了实现上述发明目的，本发明提供了如下技术方案：

一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法，其特征在于，包括：

非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；

非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；

非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。

一种短波红外焦平面非均匀性的校正装置，其特征在于，包括：

非均匀性噪声计算模块：其内部设置有级联窗口滤波器，该非均匀性噪声计算模块用于使用所述级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；

非均匀性噪声融合模块：用于将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；

非均匀性校正模块：用于根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。

本发明的一种短波红外焦平面非均匀性校正方法，通过采用级联窗口滤波器的形式计算图像的非均匀性噪声，将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，并使用融合后的非均匀性噪声对原始图像进行校正，其算法简单、计算复杂度低，便于工程实践。

附图说明

图1为本发明实施例的短波红外焦平面非均匀性的校正方法的流程图。

图2为本发明实施例二的短波红外焦平面非均匀性的校正装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

实施例一

如图1所示，其为本发明实施例的短波红外焦平面非均匀性的校正方法的流程图，其包括：

非均匀性噪声计算步骤101：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声。

在该步骤中，针对焦平面的非均匀性在空间分布和时域分布的特点，在图像空间采用3×3的窗口，在时域上采用高通滤波器，然后分成三步级联，在空间和时间上有效的计算出真实的非均匀性。具体地，各级窗口滤波器采用下述公式计算非均匀性噪声：

其中，f_n(x,y)和f_n+1(x,y)分别表示第n级和第n+1级的级联窗口滤波器输出的非均匀性噪声，n的取值范围为0到2，(i，j)为滤波窗口中的相对像素坐标，(x，y)为滤波窗口中心对应的绝对像素坐标，m是滤波系数，g^ij_n+1(x,y)表示在中心点的绝对像素坐标为(x，y)的窗口中，相对坐标为(i，j)的像素点的原始图像灰度值，*表示卷积运算，I(i,j)是空间滤波函数。

非均匀性噪声融合步骤102：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声。在该步骤中，可以具体采用如下公式计算融合后的非均匀性噪声：