一種多元并掃紅外ccd圖像的非均勻化校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及紅外圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及多元并掃體制的紅外圖像非均勻化 的校正方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 多元并掃是源于傳統(tǒng)膠片時代的全景攝影相機(jī)，具有很大的飛行旁向視場角、分 辨率高的特點，只需線陣探測器，就可以獲取寬幅圖像，常常應(yīng)用于紅外圖像的快速獲取。 紅外多元并掃成像技術(shù)就是采用多元并掃的模式來獲取地面的紅外圖像，在軍事和民用方 面正得到越來越廣泛和深入的應(yīng)用。它通過物鏡的左右擺掃獲取圖像獲得飛行旁向視場很 大的紅外圖像，大大提高了圖像獲取的效率。飛行旁向大視場的紅外圖像包含的信息豐富， 使得地物圖像的動態(tài)范圍增大，對于后期的紅外圖像處理提出了更高的要求。
[0003] 非均勻性是影響紅外圖像視覺效果的一個主要因素，需要對其進(jìn)行校正。產(chǎn)生非 均勻性的原因有多種，既有探測單元（簡稱探元）自身響應(yīng)的不一致問題，也有探元工作中 噪聲引入的非均勻性。受材料和工藝水平等因素的限制，各探元響應(yīng)的非均勻性比較明顯， 而且各探元的響應(yīng)特性還會隨工作溫度的變化而變化，從而導(dǎo)致獲取的紅外圖像分辨率顯 著下降，給紅外圖像的應(yīng)用及判讀分析帶來了困難，因而在使用中對于紅外圖像往往都要 進(jìn)行非均勻校正。
[0004] 目前紅外圖像的非均勻校正方法主要有兩大類，即基于定標(biāo)的校正方法和基于場 景的校正方法?；诙?biāo)的校正方法具有較高的校正準(zhǔn)確度，目前使用較為廣泛的是基于 兩點定標(biāo)的校正技術(shù)，例如毛小群（毛小群、石俊生、何文學(xué)，基于定標(biāo)法的紅外圖像非均 勻性校正，云南師范大學(xué)學(xué)報，2009年7月，29卷4期：57~63)對一點法和兩點定標(biāo)方法 進(jìn)行了客觀比較和評價，認(rèn)為兩點定標(biāo)的校正方法比較好。但是基于定標(biāo)的校正方法需要 許多輔助器件（黑體源、光學(xué)設(shè)備等），大大增加了探測器的體積和成本，并且在標(biāo)定過程 中還必須成像系統(tǒng)暫停工作，這嚴(yán)重制約了該方法的使用范圍。
[0005] 另一類是基于場景的方法，它直接利用每幀圖像的場景信息進(jìn)行非均勻校正，克 服了第一類方法的不足，因此是目前研究的焦點。但在這類技術(shù)中絕大部分方法都需要估 計真實場景值，典型的如趙春暉（趙春暉，劉振龍，改進(jìn)的紅外圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非均勻性校正 算法，紅外與激光工程，2013年4月，第42卷第4期）分析了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性校正算法 所出現(xiàn)問題原因的基礎(chǔ)上，提出了有效的改進(jìn)方法：用非線性濾波器代替?zhèn)鹘y(tǒng)算法中使用 的均值濾波器。校正后的紅外圖像，清晰度有明顯的改善，消除了傳統(tǒng)算法中存在偽像的問 題。但是該方法需要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且圖案噪聲能夠被四鄰域平均所消減，否則迭代將會 發(fā)散；賀明等人（賀明，王新賽，路建方，吳強(qiáng)，徐華亮，一種新的紅外焦平面陣列非均勻性 代數(shù)校正算法，應(yīng)用光學(xué)，2011年11月，第32卷第6期：1217~1212)針對傳統(tǒng)紅外圖像 非均勻性代數(shù)校正算法收斂速度慢、運(yùn)動估計精度不高的缺點，提出一種多尺度光流幀問 運(yùn)動估計的非均勻代數(shù)校正算法。通過時域低通濾波，采用多尺度光流估計下一幀圖像，將 所得圖像對進(jìn)行代數(shù)校正。該方法性能在自主研發(fā)的熱像儀中得到驗證，但是必須保證同 一場景點要被探測單元在不同時間觀察過，否則校正效果也會不理想。
[0006] 此外，也有將定標(biāo)和場景校正的方法組合起來的方法，如何炬（何炬，馬泳，劉嘯， 周群群，汪睿，紅外焦平面非均勻校正快收斂卡爾曼濾波算法第41卷第12期，紅外與激光 工程，2012年12月）提出了一種采用優(yōu)化的初始狀態(tài)參數(shù)的改進(jìn)卡爾曼濾波算法。優(yōu)化的 初始狀態(tài)參數(shù)通過對用于兩點校正的校正參數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換并對其結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計得到。對于真 實的紅外圖像序列實驗結(jié)果顯示，傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法在經(jīng)過數(shù)次迭代之后才進(jìn)入收斂狀 態(tài)，改進(jìn)該算法必須從一開始就已經(jīng)接近收斂狀態(tài)。實驗結(jié)果表明改進(jìn)算法收斂速度快，對 起始段圖像序列的非均勻校正效果有改善。但是該方法需要序列紅外圖像，很難對單幅圖 像進(jìn)行處理。
[0007] 可見，現(xiàn)有的技術(shù)對紅外圖像的非均勻化校正處理比較復(fù)雜，且分別有一些要求 和限制，不適合具有很大視場的多元并掃這種模式紅外圖像處理，利用傳統(tǒng)校正方法的校 正效果均不夠理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] (一）要解決的技術(shù)問題
[0009] 鑒于上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種多元并掃紅外C⑶圖像的非均勻化校正的 方法。
[0010] (二）技術(shù)方案
[0011] 本發(fā)明提供一種多元并掃紅外CCD圖像的非均勻化校正的方法。該方法包括步驟 如下：
[0012] 步驟A :對掃描方向的紅外圖像像素進(jìn)行計算，獲取各個紅外探元圖像的平均增 益及其動態(tài)范圍；
[0013] 步驟B :獲取多元并掃探測器的整體增益值和動態(tài)范圍值；
[0014] 步驟C :獲取每個探元的紅外圖像像素調(diào)整參數(shù)值；
[0015] 步驟D :對每個探元對應(yīng)的紅外圖像像素進(jìn)行像素值的調(diào)整，獲得整幅紅外圖像 的像素，實現(xiàn)多元并掃紅外CCD圖像的非均勻化校正。
[0016] (三）有益效果
[0017] 從上述技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明紅外CCD圖像的非均勻化校正方法具有以下有 益效果：
[0018] (1)各個探元探測的性能是考慮掃描方向上CCD圖像的累計統(tǒng)計特性而得到的， 計算簡單，效率高，實時性好。
[0019] (2)基于探元增益一致性原則，通過圖像的整體增益與每個探元的局部增益比例 關(guān)系，來計算每個探元對應(yīng)的修正參數(shù)；
[0020] (3)校正參數(shù)的計算都是采用了大視場多元并掃獲取的當(dāng)前紅外圖像本身數(shù)據(jù)， 沒有額外引入其它數(shù)據(jù)，能夠較好地適應(yīng)各種場景。
【附圖說明】
[0021] 圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例多元并掃紅外CCD圖像的非均勻化校正方法的流程圖；
[0022] 圖2A為非均勻化校正的原始紅外圖像；
[0023] 圖2B為非均勻化校正的原始紅外圖像圖2A的局部放大顯示的效果；
[0024] 圖2C為利用圖1所示方法對圖2A進(jìn)行非均勻化校正后的紅外圖像；
[0025] 圖2D為非均勻化校正后的紅外圖像圖2C的局部放大顯示的效果；
【具體實施方式】
[0026] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照 附圖，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0027] 需要說明的是，在附圖或說明書描述中，相似或相同的部分都使用相同的圖號。附 圖中未繪示或描述的實現(xiàn)方式，為所屬技術(shù)領(lǐng)域中普通技術(shù)人員所知的形式。另外，雖然本 文可提供包含特定值的參數(shù)的示范，但應(yīng)了解，參數(shù)無需確切等于相應(yīng)的值，而是可在可接 受的誤差容限或設(shè)計約束內(nèi)近似于相應(yīng)的值。
[0028] 請參閱圖1示出本發(fā)明多元并掃紅外CCD圖像的非均勻化校正的方法的流程圖， 該方法包括：首先獲取各個探元圖像的平均增益及其動態(tài)范圍，獲取多元并掃探測器的整 體增益值和整體的動態(tài)范圍值，然后計算每個探元的像素調(diào)整參數(shù)值，最后對每個探元對 應(yīng)的圖像像素進(jìn)行像素值的調(diào)整，實現(xiàn)多元并掃紅外CCD圖像的非均勻化校