專利名稱：一種線性與非線性濾波器相結(jié)合的非均勻性校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像探測(cè)處理領(lǐng)域，更具體地，涉及一種線性與非線性濾波器相結(jié)合的非均勻性校正方法。
背景技術(shù)：
由于制造過(guò)程中的差異,非制冷紅外焦平面陣列(Focal Plane Array,簡(jiǎn)稱FPA)探測(cè)器中的每個(gè)探測(cè)元的光譜響應(yīng)特性存在差異，稱其為非均勻性。非均勻性表現(xiàn)為探測(cè) 器輸出圖像中疊加在場(chǎng)景上的固定圖案噪聲(Fixed Pattern Noise，簡(jiǎn)稱FPN)。該噪聲嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量，不利于目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別等應(yīng)用，需要通過(guò)校正進(jìn)行抑制甚至消除。由于非均勻性隨時(shí)間以及環(huán)境條件的變化而漂移，僅在使用前進(jìn)行一次基于標(biāo)準(zhǔn)黑體的標(biāo)定是不夠的。但在使用過(guò)程中周期性進(jìn)行基于黑體的標(biāo)定不但需要中斷工作狀態(tài)，而且需要額外的光學(xué)、機(jī)械設(shè)備。基于場(chǎng)景的方法可利用圖像中的場(chǎng)景或目標(biāo)運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)非均勻性校正，不需要額外設(shè)備，不需要中斷工作狀態(tài)，因而得到廣泛研究與應(yīng)用。在基于場(chǎng)景的非均勻校正方法中，最小均方(Least Mean Square,簡(jiǎn)稱LMS)方法計(jì)算復(fù)雜度低、獲得非均勻參數(shù)的速度快、并可持續(xù)跟蹤非均勻性參數(shù)變化。與常統(tǒng)計(jì)量(Constant Stati stic s,簡(jiǎn)稱 CS)方法(J. G. Harris and Y. M. Chiang, “Minimizing theGhosting Artifact in Scene-Based Nonuniformity Correction, ” in SPIE Conferenceon Infrared Imaging Systems:Des ign Analysis, Modeling, and Testing IX，vol. 3377，Orlando, Florida, 1998)或基于圖像配準(zhǔn)的方法(Chao Zuo，“Scene-based nonuniformitycorrection algorithm based on interframe registration”，J. Opt.Soc.Am. A/Vol. 28，No. 6/June2011)相比，LMS非均勻性校正方法在硬件電路實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)校正中更具優(yōu)勢(shì)。LMS非均勻性校正方法最早由Sci'ibnei'提出，其基本思想是用空間平滑濾波器對(duì)當(dāng)前校正圖像進(jìn)行濾波，作為對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)。將誤差函數(shù)定義為當(dāng)前校正圖像與估計(jì)圖像的平方差，并釆用最陡下降法迭代求解使誤差函數(shù)最小的非均勻性校正系數(shù)(Adaptive Nonuniformity Correction for IR Focal Plane Arrays us ing NeuralNetworks !Proceedings of the SPIE: Infrared Sensors: Detectors, Electronics, and Signal Processing, T. S. Jayadev, ed.，vol. 1541，pp. 100 - 109)。Scribner 方法中先后使用過(guò)4鄰域均值濾波器以及21x21均值濾波。Vera在2005年提出利用未進(jìn)行非均勻性校正圖像的局部方差自適應(yīng)地控制LMS算法的迭代步長(zhǎng)，從而在邊緣區(qū)域減小迭代步長(zhǎng)，在平坦區(qū)域增大迭代步長(zhǎng)(Fast Adaptive Nonuniformity Correction for InfraredFocal-Plane Array Detectors,，，URASIP Journal on Appl ied Signal Processing13，1994 - 2004)。Vera采用3x3均值濾波作為空間平滑濾波器。Hardie于2009年進(jìn)一步改進(jìn)Vera的方法，加入變化檢測(cè)門控功能，只有當(dāng)像素值發(fā)生明顯變化時(shí)才執(zhí)行非均勻性參數(shù)迭代，從而抑制靜止目標(biāo)的退化與鬼影問(wèn)題(Scene-Based Non-uniformity Correctionwith Reduced Ghosting Using a Gated LMS Algorithm”，OPTICS EXPRESS, Vol. I 7，No. I7，17 August 2009,14918)。Hardie使用的空間平滑濾波器為21x21高斯濾波器。Rossi在2009年提出使用7x7雙邊濾波器作為空間平滑濾波器(Bilateral fi lter-basedadaptive nonuniformity correction for infrared focal-plane array systems，，，Optical Engineering 49 (5)，057003)。該方法能夠克服線性濾波器在邊緣區(qū)域估計(jì)誤差較大，易造成鬼影的問(wèn)題，但無(wú)法從根本上抑制“鬼影”的出現(xiàn)。LMS非均勻性校正方法中通常對(duì)校正圖像進(jìn)行空間平滑濾波，并將濾波結(jié)果作為對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)。上述方法大多采用固定模板大小的線性濾波器，如均值濾波器或高斯濾波器。模板尺寸較大的濾波器，非均勻性校正范圍較大，收斂速度較快，但估計(jì)誤差較大。相反地，模板尺寸較小的濾波器估計(jì)誤差較小，但校正范圍較小，收斂速度較慢。線性濾波器在圖像邊緣處存在邊緣模糊，容易出現(xiàn)目標(biāo)退化及“鬼影”現(xiàn)象。非線性濾波器，如雙邊濾波器具有邊緣保持能力，因此對(duì)目標(biāo)退化及“鬼影”現(xiàn)象具有較強(qiáng)抑制作用。但雙邊濾波器計(jì)算復(fù)雜度較高，利用硬件電路實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)校正比較困難。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種新的非均勻性校正方法。該方法具備線性平滑濾波器平滑效果明顯、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，以及非線性平滑濾波器的邊緣保持特性，同時(shí)能夠克服線性平滑濾波器易造成“鬼影”，非線性平滑濾波器平滑效果差、收斂速度慢的缺點(diǎn)。該方法不需要計(jì)算局部方差即可實(shí)現(xiàn)校正參數(shù)迭代步長(zhǎng)的自適應(yīng)調(diào)整，而且具有壞元、沖激噪聲檢測(cè)與替換功能。另外，該方法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，可用硬件電路實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)非均勻性校正。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種線性與非線性濾波器相結(jié)合的非均勻性校正方法，包括以下步驟步驟101 :逐幀接收紅外焦平面輸出圖像序列，對(duì)每一幀當(dāng)前圖像，依據(jù)圖像中每個(gè)像素位置的當(dāng)前增益、偏移校正參數(shù)值進(jìn)行線性校正，得到校正圖像，校正公式如下Yij (n) = g^- (n) Xij (n) +Oij (n) 其中yij(n)為校正圖像，Xij (n)為焦平面輸出圖像，i和j分別表示像素的行、列位置，n表示當(dāng)前圖像在紅外焦平面輸出圖像序列中的序號(hào)，giJ(n), Oij(Ii)分別為當(dāng)前增益、偏移校正系數(shù)。如果當(dāng)前圖像為第一幀，且已對(duì)紅外焦平面陣列進(jìn)行過(guò)基于黑體的標(biāo)定，則以標(biāo)定得到的增益、偏移校正值作為gi>)和~>)，否則取gi>)=l，0i>) =O0如果當(dāng)前圖像不是第一幀，則采用前一幀的校正參數(shù)更新值作為gij(n)和0ij(n)；步驟102 :判斷當(dāng)前圖像非均勻性水平是較高還是較低，如果當(dāng)前圖像非均勻性水平較高，則轉(zhuǎn)入步驟I 03 ;如果當(dāng)前圖像非均勻性水平較低，則轉(zhuǎn)入步驟104 ；步驟103 :對(duì)校正圖像進(jìn)行模板為Ilxll的均值濾波，并以濾波后的圖像作為真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)圖像，以校正圖像與估計(jì)圖像的差值作為誤差圖像，并計(jì)算誤差圖像的絕對(duì)均值，用當(dāng)前圖像的誤差圖像絕對(duì)均值與前一幀圖像的誤差圖像絕對(duì)均值之比衡量誤差變化程度，如果該比值接近1，則將當(dāng)前圖像非均勻性水平Stuck遞增1，否則將stuck清零，具體公式如下Gij (n) = Yij (n) ^ij (n)
權(quán)利要求
1.一種線性與非線性濾波器相結(jié)合的非均勻性校正方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟I O I :逐幀接收紅外焦平面輸出圖像序列，對(duì)每一幀當(dāng)前圖像，依據(jù)圖像中每個(gè)像素位置的當(dāng)前增益、偏移校正參數(shù)值進(jìn)行線性校正，得到校正圖像，校正公式如下 Yij (n) = gij (n) Xij (n) +Oij (η) 其中yu(n)為校正圖像，(η)為焦平面輸出圖像，i和j分別表示像素的行、列位置，η表示當(dāng)前圖像在紅外焦平面輸出圖像序列中的序號(hào)，gu (n)、ou (η)分別為當(dāng)前增益、偏移校正系數(shù)。如果當(dāng)前圖像為第一幀，且已對(duì)紅外焦平面陣列進(jìn)行過(guò)基于黑體的標(biāo)定，則以標(biāo)定得到的增益、偏移校正值作為gu (η)和Oij (η),否則取gu (n) =Loij (η) = O。如果當(dāng)前圖像不是第一幀，則采用前一幀的校正參數(shù)更新值作為gu (η)和(η)； 步驟102 :判斷當(dāng)前圖像非均勻性水平是較高還是較低，如果當(dāng)前圖像非均勻性水平較高，則轉(zhuǎn)入步驟103 ;如果當(dāng)前圖像非均勻性水平較低，則轉(zhuǎn)入步驟104 ； 步驟I 03 :對(duì)校正圖像進(jìn)行模板為Ilxll的均值濾波，并以濾波后的圖像作為真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)圖像，以校正圖像與估計(jì)圖像的差值作為誤差圖像，并計(jì)算誤差圖像的絕對(duì)均值，用當(dāng)前圖像的誤差圖像絕對(duì)均值與前一幀圖像的誤差圖像絕對(duì)均值之比衡量誤差變化程度，如果該比值接近1，則將當(dāng)前圖像非均勻性水平stuck遞增1，否則將stuck清零，具體公式如下
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的非均勻性校正方法，其特征在于，步驟102中的具體判決規(guī)則為，如果當(dāng)前圖像為第一幀，則默認(rèn)非均勻性水平較高，如果當(dāng)前圖像不是第一幀，且當(dāng)前圖像非均勻性水平〈2，則非均勻性水平較高，如果當(dāng)前圖像不是第一幀，且當(dāng)前圖像非均勻性水平==2，則非均勻性水平較低。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的非均勻性校正方法，其特征在于，步驟104進(jìn)一步包括以下子步驟 步驟201 :對(duì)校正圖像進(jìn)行非線性平滑濾波，具體為采用5X5滑動(dòng)窗口按照光柵掃描順序逐像素對(duì)校正圖像進(jìn)行濾波操作，具體公式如下
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種線性與非線性濾波器相結(jié)合的非均勻性校正方法，在對(duì)線性校正圖像進(jìn)行空間平滑濾波得到真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)圖像時(shí)，如果非均勻性水平較高，使用模板為11x11的均值濾波，否則，使用模板為5x5的非線性平滑濾波，在實(shí)現(xiàn)邊緣保持濾波的同時(shí)，計(jì)算校正參數(shù)的自適應(yīng)迭代步長(zhǎng)，進(jìn)行異常像素(壞元、沖激噪聲)檢測(cè)與替換，以濾波輸出圖像作為對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的估計(jì)圖像，利用變化參考圖像實(shí)現(xiàn)變化檢測(cè)，只有當(dāng)校正圖像與變化參考圖像的差異大于變化閾值時(shí)才對(duì)非均勻性校正系數(shù)進(jìn)行迭代更新。本發(fā)明既具有線性平滑濾波器平滑作用大、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)，又具有非線性平滑濾波的邊緣保持特性，而且計(jì)算復(fù)雜度較低，適合硬件電路實(shí)現(xiàn)。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102968776SQ201210453680
公開(kāi)日2013年3月13日 申請(qǐng)日期2012年11月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月13日
發(fā)明者桑紅石, 梁巢兵, 高偉, 張靜, 王文, 李利榮, 趙慧, 謝連波 申請(qǐng)人:華中科技大學(xué)