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)：
由于制造過程中的差異,非制冷紅外焦平面陣列(Focal Plane Array,簡稱FPA)探測器中的每個探測元的光譜響應(yīng)特性存在差異，稱其為非均勻性。非均勻性表現(xiàn)為探測 器輸出圖像中疊加在場景上的固定圖案噪聲(Fixed Pattern Noise，簡稱FPN)。該噪聲嚴重影響圖像質(zhì)量，不利于目標檢測、識別等應(yīng)用，需要通過校正進行抑制甚至消除。由于非均勻性隨時間以及環(huán)境條件的變化而漂移，僅在使用前進行一次基于標準黑體的標定是不夠的。但在使用過程中周期性進行基于黑體的標定不但需要中斷工作狀態(tài)，而且需要額外的光學(xué)、機械設(shè)備?；趫鼍暗姆椒衫脠D像中的場景或目標運動實現(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。在基于場景的非均勻校正方法中，最小均方(Least Mean Square,簡稱LMS)方法計算復(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)計量(Constant Stati stic s,簡稱 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現(xiàn)實時校正中更具優(yōu)勢。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當前校正圖像進行濾波，作為對真實場景的估計。將誤差函數(shù)定義為當前校正圖像與估計圖像的平方差，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，從而在邊緣區(qū)域減小迭代步長，在平坦區(qū)域增大迭代步長(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年進一步改進Vera的方法，加入變化檢測門控功能，只有當像素值發(fā)生明顯變化時才執(zhí)行非均勻性參數(shù)迭代，從而抑制靜止目標的退化與鬼影問題(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)域估計誤差較大，易造成鬼影的問題，但無法從根本上抑制“鬼影”的出現(xiàn)。LMS非均勻性校正方法中通常對校正圖像進行空間平滑濾波，并將濾波結(jié)果作為對真實場景的估計。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，但估計誤差較大。相反地，模板尺寸較小的濾波器估計誤差較小，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，因此對目標退化及“鬼影”現(xiàn)象具有較強抑制作用。但雙邊濾波器計算復(fù)雜度較高，利用硬件電路實現(xiàn)實時校正比較困難。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(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，以及非線性平滑濾波器的邊緣保持特性，同時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。該方法不需要計算局部方差即可實現(xiàn)校正參數(shù)迭代步長的自適應(yīng)調(diào)整，而且具有壞元、沖激噪聲檢測與替換功能。另外，該方法具有較低的計算復(fù)雜度，可用硬件電路實現(xiàn)實時非均勻性校正。為實現(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，對每一幀當前圖像，依據(jù)圖像中每個像素位置的當前增益、偏移校正參數(shù)值進行線性校正，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表示當前圖像在紅外焦平面輸出圖像序列中的序號，giJ(n), Oij(Ii)分別為當前增益、偏移校正系數(shù)。如果當前圖像為第一幀，且已對紅外焦平面陣列進行過基于黑體的標定，則以標定得到的增益、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 :判斷當前圖像非均勻性水平是較高還是較低，如果當前圖像非均勻性水平較高，則轉(zhuǎn)入步驟I 03 ;如果當前圖像非均勻性水平較低，則轉(zhuǎn)入步驟104 ；步驟103 :對校正圖像進行模板為Ilxll的均值濾波，并以濾波后的圖像作為真實場景的估計圖像，以校正圖像與估計圖像的差值作為誤差圖像，并計算誤差圖像的絕對均值，用當前圖像的誤差圖像絕對均值與前一幀圖像的誤差圖像絕對均值之比衡量誤差變化程度，如果該比值接近1，則將當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，對每一幀當前圖像，依據(jù)圖像中每個像素位置的當前增益、偏移校正參數(shù)值進行線性校正，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表示當前圖像在紅外焦平面輸出圖像序列中的序號，gu (n)、ou (η)分別為當前增益、偏移校正系數(shù)。如果當前圖像為第一幀，且已對紅外焦平面陣列進行過基于黑體的標定，則以標定得到的增益、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 :判斷當前圖像非均勻性水平是較高還是較低，如果當前圖像非均勻性水平較高，則轉(zhuǎn)入步驟103 ;如果當前圖像非均勻性水平較低，則轉(zhuǎn)入步驟104 ； 步驟I 03 :對校正圖像進行模板為Ilxll的均值濾波，并以濾波后的圖像作為真實場景的估計圖像，以校正圖像與估計圖像的差值作為誤差圖像，并計算誤差圖像的絕對均值，用當前圖像的誤差圖像絕對均值與前一幀圖像的誤差圖像絕對均值之比衡量誤差變化程度，如果該比值接近1，則將當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，如果當前圖像為第一幀，則默認非均勻性水平較高，如果當前圖像不是第一幀，且當前圖像非均勻性水平〈2，則非均勻性水平較高，如果當前圖像不是第一幀，且當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進一步包括以下子步驟 步驟201 :對校正圖像進行非線性平滑濾波，具體為采用5X5滑動窗口按照光柵掃描順序逐像素對校正圖像進行濾波操作，具體公式如下
全文摘要
本發(fā)明公開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，在對線性校正圖像進行空間平滑濾波得到真實場景的估計圖像時，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，在實現(xiàn)邊緣保持濾波的同時，計算校正參數(shù)的自適應(yīng)迭代步長，進行異常像素(壞元、沖激噪聲)檢測與替換，以濾波輸出圖像作為對真實場景的估計圖像，利用變化參考圖像實現(xiàn)變化檢測，只有當校正圖像與變化參考圖像的差異大于變化閾值時才對非均勻性校正系數(shù)進行迭代更新。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，又具有非線性平滑濾波的邊緣保持特性，而且計算復(fù)雜度較低，適合硬件電路實現(xiàn)。
文檔編號G06T5/50GK102968776SQ201210453680
公開日2013年3月13日 申請日期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 申請人:華中科技大學(xué)