短波红外焦平面非均匀性的校正方法及装置与流程

技术特征：

1.一种短波红外焦平面非均匀性的校正方法，其特征在于，包括：

非均匀性噪声计算步骤：使用级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；

非均匀性噪声融合步骤：将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；

非均匀性校正步骤：根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性噪声计算步骤中，使用3×3的级联窗口滤波器进行滤波，各级窗口滤波器采用下述公式计算非均匀性噪声：

$f_{n+1}(x,y)=\[1-\frac{1}{m}\]f_n(x,y)+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{3}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{3}{\Σ}}{g^{ij}}_{n+1}(x,y)*I(i,j)\},$

其中，f_n(x,y)和f_n+1(x,y)分别表示第n级和第n+1级的级联窗口滤波器输出的非均匀性噪声，n的取值范围为0到2，(i，j)为滤波窗口中的相对像素坐标，(x，y)为滤波窗口中心对应的绝对像素坐标，m是滤波系数，g^ij_n+1(x,y)表示在中心点的绝对像素坐标为(x，y)的窗口中，相对坐标为(i，j)的像素点的原始图像灰度值，*表示卷积运算，I(i,j)是空间滤波函数。

3.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性噪声融合步骤中，采用如下公式计算融合后的非均匀性噪声：

$f(x,y)=\frac{1}{2}\×f_1(x,y)+\frac{1}{3}\×f_2(x,y)+\frac{1}{6}\×f_3(x,y)$

其中，f(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点对应的融合后的非均匀性。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性校正步骤中，通过如下公式对所述原始红外图像进行非均匀性校正：

h(x,y)＝g(x,y)-f(x,y)，

其中，g(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点的原始图像灰度，h(x,y)为校正后的图像灰度。

5.一种短波红外焦平面非均匀性的校正装置，其特征在于，包括：

非均匀性噪声计算模块：其内部设置有级联窗口滤波器，该非均匀性噪声计算模块用于使用所述级联窗口滤波器计算原始红外图像的非均匀性噪声，输出各级的非均匀性噪声；

非均匀性噪声融合模块：用于将各级窗口滤波器计算出的非均匀性噪声进行加权融合，生成融合后的非均匀性噪声；

非均匀性校正模块：用于根据所述融合后的非均匀性噪声，对所述原始红外图像进行非均匀性校正。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，在所述非均匀性噪声计算模块中，使用3×3的级联窗口滤波器进行滤波，各级窗口滤波器采用下述公式计算非均匀性噪声：

$f_{n+1}(x,y)=\[1-\frac{1}{m}\]f_n(x,y)+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{3}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{3}{\Σ}}{g^{ij}}_{n+1}(x,y)*I(i,j)\},$

其中，f_n(x,y)和f_n+1(x,y)分别表示第n级和第n+1级的级联窗口滤波器输出的非均匀性噪声，n的取值范围为0到2，(i，j)为滤波窗口中的相对像素坐标，(x，y)为滤波窗口中心对应的绝对像素坐标，m是滤波系数，g^ij_n+1(x,y)表示在中心点的绝对像素坐标为(x，y)的窗口中，相对坐标为(i，j)的像素点的原始图像灰度值，*表示卷积运算，I(i,j)是空间滤波函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性噪声融合模块中，采用如下公式计算融合后的非均匀性噪声：

$f(x,y)=\frac{1}{2}\×f_1(x,y)+\frac{1}{3}\×f_2(x,y)+\frac{1}{6}\×f_3(x,y)$

其中，f(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点对应的融合后的非均匀性。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述非均匀性校正模块中，通过如下公式对所述原始红外图像进行非均匀性校正：

h(x,y)＝g(x,y)-f(x,y)，

其中，g(x,y)是绝对像素是坐标为(x,y)的像素点的原始图像灰度，h(x,y)为校正后的图像灰度。