時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正方法及其裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于紅外成像預處理中的非均勻性校正技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種時空濾波 相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正方法及其裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 紅外焦平面陣列（Infrared focal plane arrays，IRFPA)探測器結(jié)構(gòu)簡單，探 測靈敏度高，系統(tǒng)工作幀頻高。但受材料、制造工藝和工作環(huán)境等因素的影響，在均勻輻射 照射下，紅外焦平面陣列中各探測單元之間響應(yīng)輸出不一致，這種不一致性被稱為非均勻 性（Non-uniformity)。這種非均勻性導致系統(tǒng)的溫度分辨率下降，使目標圖像的質(zhì)量受到 嚴重影響，它通常在成像圖像上表現(xiàn)為某種固定的圖案，因此又常常被稱為固定圖案噪聲 (Fixed Pattern Noise，F(xiàn)PN)。由此為了提高紅外焦平面熱成像系統(tǒng)的成像質(zhì)量，就必須對 其成像圖像進行非均勻性校正處理。
[0003] 非均勻性校正算法有多種，總體可以分為兩大類。其中一類是基于定標的非均勻 性校正算法，另一類是基于場景的非均勻性校正算法。基于定標的非均勻性校正算法發(fā)展 已十分成熟，實際的工程大多使用此類算法。但該類算法需要周期定標，因而需要中斷系統(tǒng) 正常工作，而破壞了實時性要求?；趫鼍暗男Ｕ惴ㄊ且环N自適應(yīng)校正算法。該類算法 從非均勻性的表現(xiàn)形式出發(fā)，利用實時成像的場景信息自適應(yīng)地更新校正系數(shù)，可以在一 定程度上減小探測單元響應(yīng)漂移帶來的校正誤差；另外該類算法不要求或只需要簡單地定 標，而不需要停止探測系統(tǒng)的正常工作，實現(xiàn)系統(tǒng)簡潔，因此該類算法成為非均勻性校正技 術(shù)的研究熱點。
[0004] 其中，最經(jīng)典的基于場景的自適應(yīng)非均勾校正技術(shù)主要有以下兩種：一種是時域 高通濾波校正算法（簡稱THPF-NUC)，還有一種是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算為核心的自適應(yīng)非均勻 性校正算法（簡稱NNC)。THPF算法基于以下考慮：紅外焦平面陣列探測單元的響應(yīng)特性隨 時間變化緩慢，因此非均勻性在短時間內(nèi)可視為恒定，即屬于時域中的低頻成分；而相對運 動較快的目標場景屬于時域中的高頻成分。因此，可利用時域高通濾波器濾除低頻的非均 勻性噪聲而保留高頻的場景。但該方法要求場景不停地運動，當場景靜止或者明顯加速時 對校正參數(shù)影響很大，會導致目標模糊及"鬼影"現(xiàn)象的產(chǎn)生，降低了算法的收斂速度。NNC 算法利用視網(wǎng)膜的視細胞之間存在橫向聯(lián)系和反饋回路的研究結(jié)果，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 以四鄰域均值作為像元輸出的期望值，并采用最陡下降法對校正系數(shù)迭代更新，最終實現(xiàn) 對IRFPA的自適應(yīng)校正。該算法可完成對增益和偏移響應(yīng)系數(shù)的校正，對空間高頻噪聲抑 止效果相對較好，但同樣存在目標退化和"鬼影"現(xiàn)象，并且由于其計算量大，收斂速度慢， 往往難以工程實現(xiàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性 校正方法及其裝置
[0006] 為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：
[0007] 本發(fā)明實施例提供一種時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正方法，該方法 為：對輸入的原始紅外非均勻性圖像x(n)進行全局濾波獲得全局濾波后的圖像z(n)，將 用原始紅外非均勻性圖像x(n)與所述獲得全局濾波后的圖像z(n)相減獲得噪聲圖像 Zti(Ii)，對所述獲得的噪聲圖像Zti(Ii)進行濾波處理后獲得時域低頻上的純非均勻性噪聲圖 像ζ & (η)，最后將原始紅外非均勻性圖像X (η)與獲得的時域低頻上的純非均勻性噪聲圖像 ζ&(η)相減獲得非均勻性校正后的紅外圖像y (η)。
[0008] 上述方案中，所述將用原始紅外非均勻性圖像χ(η)與所述獲得全局濾波后的圖 像ζ (η)相減獲得噪聲圖像zs (η)，具體為：zs (n) =x (n)-Z (η)，所述噪聲圖像zs (η)中包含 了大量的非均勻性和普通的隨機噪聲，以及少量的場景圖像細節(jié)。
[0009] 上述方案中，對所述獲得的噪聲圖像zs(n)進行濾波處理后獲得時域低頻上的純 非均勻性噪聲圖像ζ & (η)，具體為：將噪聲圖像Zti(η)作為IIR型時域低通濾波器的輸入，經(jīng) 濾波處理后得到時域上的低頻輸出的純非均勻性噪聲圖像ζ & (η)，具體公式為：
[0010]
[0011] ^^，^!+^乃了見九^又疋的的叫吊雙^乃增侃補償系數(shù)。
[0012] 上述方案中，最后將原始紅外非均勻性圖像Χ(η)與獲得的時域上的非均勻性圖 像(η)相減獲得非均勾性校正后的紅外圖像y (η)，具體為：y (η) = X (n)-zto (η)。
[0013] 本發(fā)明實施例還提供一種時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正裝置，該裝置 包括全局濾波單元、噪聲圖像獲得單元、時域低頻濾波單元、非均勻性校正單元；
[0014] 所述全局濾波單元，用于對輸入的原始紅外非均勻性圖像X(η)進行全局濾波獲 得全局濾波后的圖像Z(H);
[0015] 所述噪聲圖像獲得單元，用于將用原始紅外非均勻性圖像X(η)與所述獲得全局 濾波后的圖像ζ (η)相減獲得噪聲圖像Zs (η);
[0016] 所述時域低頻濾波單元，用于對所述獲得的噪聲圖像zs(η)進行濾波處理后獲得 時域低頻上的純非均勻性噪聲圖像(η);
[0017] 所述非均勻性校正單元，用于將原始紅外非均勻性圖像χ(η)與獲得的時域低頻 上的純非均勻性噪聲圖像ζ &(η)相減獲得非均勻性校正后的紅外圖像y (η)。
[0018] 上述方案中，所述噪聲圖像獲得單元，具體用于根據(jù)zs(n) = χ(η)-ζ(η)獲得噪聲 圖像獲得單元，所述噪聲圖像^(η)中包含了大量的非均勻性和普通的隨機噪聲，以及少量 的場景圖像細節(jié)。
[0019] 上述方案中，所述時域低頻濾波單元，具體用于將噪聲圖像zs(n)作為IIR型時 域低通濾波器的輸入，經(jīng)濾波處理后得到時域低頻上的低頻輸出的純非均勻性噪聲圖像 ，( n)，具體公式為：
[0020]
[0021] 其中，其中A為預先設(shè)定的時間常數(shù)，G為增益補償系數(shù)。
[0022] 上述方案中，所述非均勾性校正單元，具體用于根據(jù)y (η) = X (n)-zto (η)獲得非均 勻性校正后的紅外圖像y (η)。
[0023] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：
[0024] 本發(fā)明不但具備空域濾波器邊緣保護特性的優(yōu)點，而且對有局部非重復性或半隨 機結(jié)構(gòu)的信噪比很低的復雜圖像，其濾波性能依然保持較高的水平，另外，由于精校正時只 用全局濾波剩余的噪聲圖像（其中只含有非均勻性和普通的高頻噪聲）而非原圖作為時域 低通濾波器的輸入，而幾乎排除了場景信息的干擾，因此避免了"鬼影"現(xiàn)象的出現(xiàn)，算法的 收斂速度得到了明顯的提高。
【附圖說明】
[0025] 圖1為本發(fā)明實施例提供一種時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正方法的 流程圖；
[0026] 圖2為不同校正方法的校正結(jié)果比較。
【具體實施方式】
[0027] 下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
[0028] 本發(fā)明實施例提供一種時空濾波相結(jié)合的紅外成像非均勻性校正方法，如圖1所 示，該方法通過以下步驟實現(xiàn)：
[0029] 步驟101 :對輸入的原始紅外非均勻性圖像X (η)進行全局濾波獲得全局濾波后的 圖像ζ (η)。
[0030] 具體的，輸入原始紅外非均勻性圖像χ(η)，對其進行全局濾波得到全局濾波后的 圖像ζ (η)，其中η表示第η幀圖像。
[0031] 全局濾波選用的全局空域濾波器是一種非線性濾波器，該濾波器不但保護了圖像 的邊緣細節(jié)，而且對信噪比很低的復雜圖像濾波性能依然很好。因此得到的噪聲圖像中只 含有大量的非均勻性和隨機噪聲成分而不含有復雜的場景信息，可有效地避免場景信息的 干擾，抑制"鬼影"現(xiàn)象的產(chǎn)生，同時大大地提高了算法的收斂速度。
[0032] 步驟102 :將用原始紅外非均勻性圖像χ(η)與所述獲得全局濾波后的圖像ζ(η) 相減獲得噪聲圖像(η)。
[0033] 具體的，根據(jù)zs(n) =χ(η)-ζ(η)獲得噪聲圖像zs(n)，所述噪聲圖像zs(n)包含了 大量的非均勻性和普通的隨機噪聲，以及少量的場景圖像細節(jié)。
[0034] 步驟103 :對所述獲得的噪聲圖像Zti(Ii)進行濾波處理后獲得時域低頻上的純非 均勻性噪聲圖像ζ& (η)。
[0035] 具體的，將噪聲圖像Zti(Ii)作為IIR型時域低通濾波器的輸入，經(jīng)濾波處理后得到 時域上的低頻輸出，(η)，具體公式為：
[0036]
[0037] 其中，其中A為預先設(shè)定的時間常數(shù)，G為增益補償系數(shù)。
[0038] 采用IIR型時域低通濾波器對噪聲圖像zs(n)進行逐幀迭代，降低了算法的復雜 度，而便于工程應(yīng)用。
[0039] 步驟104 :最后將原始紅外非均勻性圖像X (η)與獲得的時域低頻上的純非均勻性 噪聲，(η)相減獲得非均勻性校正后的紅外圖像y (η)。
[0040] 具體的，用原始非均勻性紅外圖像x(n)與上一步得到的低通輸出的純非均 勻性噪聲圖像ζ &(η)相減，即得到非均勻性校正后的紅外圖像y (η)，公式為：y (η)= χ (n) _zGr (η) 〇
[0041] 本發(fā)明首先采用非線性的全局空域濾波器對真實的非均勻性紅外圖像進行粗校 正，然后采用時域低通濾波器迭代進行非均勻性的精校正；本發(fā)明不但具備空域濾波器邊 緣保護特性的優(yōu)點，而且對有局部非重復性或半隨機結(jié)構(gòu)的信噪比很低的復雜圖像，其濾 波性能依然保持較高的水平，另外，由于精校正時只用全局濾波剩余的