專利名稱：一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種紅外圖像處理技術(shù)，特別涉及一種適合硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法。
背景技術(shù)：
紅外熱成像系統(tǒng)具有全天候工作、作用距離遠(yuǎn)、隱蔽性好等優(yōu)異性能，目前在軍用和民用領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。然而在熱成像系統(tǒng)的實(shí)際使用中，如果觀測的目標(biāo)距離太遠(yuǎn)，或氣象條件比較差時(shí)，會導(dǎo)致目標(biāo)能量減小，噪聲相對增大，得到的紅外圖像信噪比降低。
圖像去噪的研究已經(jīng)有很久的歷史，主要思想是將圖像像素點(diǎn)在空間或者變換域內(nèi)進(jìn)行建模，分析圖像的特征信息，進(jìn)而對圖像處理。在空間域，去噪算法劃分為線性和非線性兩類:均值濾波、維納濾波是經(jīng)典的線性空間域去噪算法；中值濾波是一種非線性空間域去噪算法，它是一種統(tǒng)計(jì)濾波器，其響應(yīng)基于圖像濾波器包圍的圖像區(qū)域中像素點(diǎn)的排序。變換域去噪算法又可根據(jù)基函數(shù)選擇不同，劃分為基于信號的自適應(yīng)算法和非自適應(yīng)算法:獨(dú)立分量分析是一種經(jīng)典的信號自適應(yīng)算法，該算法將觀測信號進(jìn)行線性分解，將其分解為各自統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的成分，已在數(shù)據(jù)去噪中成功運(yùn)用實(shí)現(xiàn)，然而缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高；基于傅立葉變換的頻域去噪算法是一中非適應(yīng)轉(zhuǎn)換域去噪算法，通過快速傅立葉變換將信號變換到頻域，通過對圖像加載低通濾波器進(jìn)行去噪?，F(xiàn)有的圖像噪聲濾波算法存在以下缺點(diǎn):(1)多數(shù)現(xiàn)有空域?yàn)V波算法未考慮圖像幀間的相關(guān)性，會損失圖像的高頻細(xì)節(jié)信息；(2)多數(shù)現(xiàn)有的時(shí)域?yàn)V波算法在進(jìn)行圖像運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)未考慮噪聲的統(tǒng)計(jì)特性，在圖像噪聲抑制過程中會引起運(yùn)動(dòng)模糊，產(chǎn)生‘鬼影’現(xiàn)象；(3)多數(shù)現(xiàn)有的時(shí)域?yàn)V波算法需要較大的存儲空間，運(yùn)算量大，不易硬件實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明目的:本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法。
為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明公開了一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，包括如下步驟:
( I)獲取原始紅外圖像，計(jì)算原始紅外圖像不同坐標(biāo)位置的初始噪聲閾值Fth(O)；
(2)獲取第k幀原 始紅外圖像FOTg(k)，計(jì)算第k幀原始紅外圖像噪聲閾值Fth(k)；
(3)對圖像FOTg(k)和第k-1幀時(shí)域?yàn)V波圖像Ffilt (k-1)低通濾波，得到低通圖像
(4)計(jì)算低通圖像尸雜(幻、卩%^-1)間的相對位移(Ax，Ay),用以表示Forg (k)和Ffilt (k-1)間的相對位移；
(5)輸出第k幀時(shí)域?yàn)V波圖像Ffilt (k)。
第k幀時(shí)域?yàn)V波圖像坐標(biāo)(i，j)位置的輸出Ffilt (i，j, k)表達(dá)式如下所示:
權(quán)利要求
1.一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)獲取原始紅外圖像，計(jì)算原始紅外圖像不同坐標(biāo)位置的初始噪聲閾值Fth(O)； (2)獲取第k幀原始紅外圖像FOTg(k)，計(jì)算第k幀原始紅外圖像噪聲閾值Fth(k); (3)對第k幀原始紅外圖像FOTg(k)和第k-1幀時(shí)域?yàn)V波圖像Ffilt(k-1)低通濾波，得至IJ低通圖像
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，所述步驟(I)中，初始噪聲閾值Fth(O)通過N幀均勻背景圖像序列{FOTg(k) |0〈k≤N}計(jì)算，坐標(biāo)(i，j)位置初始噪聲閾值Fth(i，j，0)采用如下公式計(jì)算: Fth(i, j, 0)=max{|Forg(i, j, I)-Forg (i, j, 0) |， ，F(xiàn)org (i, j, k)-Forg (i, j, k-1) 其中，F(xiàn)OTg(i，j，k)是第k幀均勻背景圖像FOTg(k)坐標(biāo)(i，j)位置的灰度值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，所述步驟(2)中，第k幀原始紅外圖像噪聲閾值Fth(k)計(jì)算公式如下
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，所述步驟(3)中，使用均值濾波器對原始紅外圖像進(jìn)行低通濾波，以坐標(biāo)(i，j)位置為中心LXL鄰域的均值濾波輸出
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，所述步驟(4)中，使用模板配準(zhǔn)法對低通圖像、F1J0^ik -1)進(jìn)行配準(zhǔn)，得到相對位移(Ax, A y)，具體步驟如下: 首先，在低通圖像以坐標(biāo)(i，j)為中心選取大小為PXQ的標(biāo)準(zhǔn)模板； 其次，采用均方誤差函數(shù)MSE，在低通圖像’伏-1)中以坐標(biāo)(i，j)為中心大小為M1X N1的區(qū)域作匹配，P〈Mi，QU1，計(jì)算最小均方誤差MSEmin,最小均方誤差MSEmin對應(yīng)的坐標(biāo)(i+Ai, j+Aj)即配準(zhǔn)位置； 均方誤差函數(shù)MSE表達(dá)式如下所示:
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，其特征在于，步驟(5)中，第k幀時(shí)域?yàn)V波圖像坐標(biāo)(i，j)位置的輸出Ffilt (i，j，k)采用下式計(jì)算:
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于配準(zhǔn)的紅外圖像噪聲時(shí)域?yàn)V波方法，包括如下步驟獲取原始紅外圖像，計(jì)算原始紅外圖像不同坐標(biāo)位置的初始噪聲閾值Fth(0)；獲取第k幀原始紅外圖像Forg(k)，計(jì)算第k幀原始紅外圖像噪聲閾值Fth(k)；對第k幀原始紅外圖像Forg(k)和第k-1幀時(shí)域?yàn)V波圖像Ffilt(k-1)低通濾波，得到低通圖像計(jì)算低通圖像間的相對位移(Δx,Δy)，用以表示Forg(k)和Ffilt(k-1)間的相對位移；輸出第k幀時(shí)域?yàn)V波圖像Ffilt(k)。
文檔編號G06T5/00GK103218792SQ20131016394
公開日2013年7月24日 申請日期2013年5月3日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月3日
發(fā)明者白俊奇, 趙春光, 翟尚禮, 王壽峰, 林學(xué), 歐樂慶, 茅寧杰, 趙敏燕 申請人:中國電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所