发明名称 多通道红外探测器中条纹非均匀性实时校正方法
摘要 本发明公开一种多通道红外探测器中条纹非均匀性实时校正方法,包括如下步骤:(1)利用标准参考辐射源,初始化多通道红外探测器的条纹非均匀性变化区间;(2)输入原始红外图像;(3)校正原始红外图像的点状非均匀性;(4)对点校图像高通滤波;(5)对点校图像高频分量像素点进行筛选;(6)计算第j读出通道条纹非均匀性的校正参数;(7)对点校图像的条纹非均匀性进行抑制,输出校正图像;(8)更新第j读出通道条纹非均匀性的变化区间;(9)输入新一帧原始红外图像,跳转至步骤(3)。本发明对条纹非均匀性进行校正,进一步改善了多通道红外探测器的成像质量,极大提高了图像的校正精度。
申请公布号 CN102289788B 申请公布日期 2013.05.01
申请号 CN201110162823.0 申请日期 2011.06.17
申请人 中国电子科技集团公司第二十八研究所 发明人 赵春光;王寿峰;白俊奇;孙宁
分类号 G06T5/00(2006.01)I 主分类号 G06T5/00(2006.01)I
代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人 柏尚春
主权项 1.一种多通道红外探测器中条纹非均匀性实时校正方法,其特征在于包括如下步骤:(1)利用标准参考辐射源,初始化多通道红外探测器的条纹非均匀性变化区间[NU<sub>min</sub>(j),NU<sub>max</sub>(j)];NU<sub>min</sub>(j)和NU<sub>max</sub>(j)分别表示第j读出通道变化区间的最小值和最大值,第j读出通道对应于图像的第j列;(2)输入原始红外图像X<sub>raw</sub>;(3)校正原始红外图像的点状非均匀性,输出点校图像X<sub>fix</sub>;(4)构造读出通道方向的高通滤波器,对点校图像X<sub>fix</sub>高通滤波,得到X<sub>fix</sub>的高频分量X<sub>high</sub>;(5)对点校图像X<sub>fix</sub>高频分量X<sub>high</sub>像素点进行筛选,消除目标高频分量对条纹非均匀性校正参数的影响;点校图像X<sub>fix</sub>高频分量X<sub>high</sub>的筛选准则是:<img file="FDA00002292416600011.GIF" wi="1349" he="145" />其中,<img file="FDA00002292416600012.GIF" wi="219" he="69" />是高频分量X<sub>high</sub>(i,j)的筛选输出,X<sub>high</sub>(i,j)是点校图像(i,j)处的高频分量,NU<sub>min</sub>(j)和NU<sub>max</sub>(j)分别是第j读出通道条纹非均匀性变化区间的最小值和最大值,i和j分别是图像的行数和列数;(6)基于步骤(5)计算第j读出通道条纹非均匀性的校正参数O(j);校正参数O(j)的表达式为,<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>O</mi><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>E</mi><mo>[</mo><msubsup><mi>X</mi><mi>high</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mrow></math>]]></maths>其中,E[·]是期望运算,<img file="FDA00002292416600014.GIF" wi="219" he="68" />是高频分量的筛选输出,i和j分别是图像的行数和列数;(7)对点校图像X<sub>fix</sub>的条纹非均匀性进行抑制,输出校正图像X<sub>out</sub>;像素(i,j)处的校正输出X<sub>out</sub>(i,j)表达式为:X<sub>out</sub>(i,j)=X<sub>fix</sub>(i,j)-O(j)其中,X<sub>fix</sub>(i,j)是点校图像(i,j)处的像素值,O(j)是第j读出通道的校正参数,i和j分别是图像的行数和列数;(8)更新第j读出通道条纹非均匀性的变化区间[NU<sub>min</sub>(j),NU<sub>max</sub>(j)];第j读出通道条纹非均匀性变化区间的迭代更新准则是:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>NU</mi><mi>min</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mo>&times;</mo><mi>O</mi><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>&times;</mo><msub><mi>NU</mi><mi>min</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>|</mo><mi>O</mi><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>NU</mi><mi>min</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>NU</mi><mi>max</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mo>&times;</mo><mi>O</mi><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>&times;</mo><msub><mi>NU</mi><mi>max</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mo>|</mo><msub><mi>NU</mi><mi>max</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>O</mi><mrow><mo>(</mo><mi>j</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mi>&epsiv;</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></math>]]></maths>其中,NU<sub>min</sub>(j)和NU<sub>max</sub>(j)分别是第j读出通道条纹非均匀性变化区间的最小值和最大值,O(j)是第j读出通道条纹非均匀性的校正参数,N是积累帧数,ε是误差常量;(9)输入新一帧原始红外图像,跳转至步骤(3)。
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