一种红外图像非均匀性校正方法及系统与流程

本发明涉及图像处理，具体为一种红外图像非均匀性校正方法及系统。

背景技术：

1、在红外成像技术领域，红外图像的非均匀性校正是一项重要的预处理步骤，其可以消除由探测器阵列中不同探测器响应差异引起的条纹噪声和其他类型的非均匀性，以避免影响红外图像的视觉质量和可用性，进一步使得红外图像可被人类或计算机视觉系统进行正确地解释和分析。因此，红外图像的非均匀性校正可以提高红外图像的质量和可用性，并为后续任务(如目标检测、跟踪、识别等)提供更准确、可靠的数据输入。

2、目前红外图像的非均匀性校正方法主要包括以下几种：1、基于标定的方法：该方法需要使用已知的均匀参考场景(如快门或黑体)来获取每个红外探测器的电信号响应差异，并计算出每个探测器的非均匀性校正系数，然后将非均匀性校正系数用于其他场景中的图像非均匀性校正中，但该种方法需要频繁地进行标定，以避免红外探测器非均匀性随时间漂移，并且频繁的标定会中断成像，造成中间图像数据的丢失。2、基于场景的方法：该方法不需要使用参考场景，而是利用多帧红外图像、基于帧间配准或时域滤波器来估计非均匀性分布。进一步的，基于帧间配准完成非均匀性校正的前提假设是相邻图像重叠区域中的红外辐射量相同，通过配准的方法使用重叠像素之间的灰度差计算非均匀性校正系数。但由于需要对图像序列进行配准，因此对于存在大量运动物体或快速移动的场景，该方法会导致图像配准不准确，从而影响非均匀性校正的效果。并且帧间配准方法、可能会受到噪声和伪影的影响，从而导致非均匀性校正结果不稳定或不准确。

3、类似的，虽然基于时域滤波器完成非均匀性校正的方法通常假设图像序列中的非均匀性是平稳的，但对于存在快速移动的场景，该方法同样会导致校正效果不佳。并且该方法也容易受到噪声和伪影的影响，同样无法取得稳定且准确的非均匀性校正结果。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种红外图像非均匀性校正方法及系统，其可以同时对非均匀性校正的增益和偏置参数进行优化，并结合自适应调节的迭代步长完成红外图像的非均匀性校正，其具有较强的鲁棒性以及更加广泛的应用范围。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一方面，提供了一种红外图像非均匀性校正方法，其包括如下步骤：

4、根据第n帧原始红外图像对非均匀性校正的初始增益g和初始偏置参数b进行优化，以得到用于非均匀性校正的优化增益gy和优化偏置参数by；

5、根据优化增益gy和优化偏置参数by完成第n+1帧原始红外图像的非均匀性校正。

6、优选的，对非均匀性校正的初始增益g和初始偏置参数b进行优化，包括如下步骤：

7、对第n帧原始红外图像进行分解，以得到不同方向上的分量；

8、根据第n帧原始红外图像进行分解后得到的分量，获取与该原始红外图像对应的期望图像；

9、根据图像误差的最小值获取优化增益gy和优化偏置参数by。

10、优选的，根据第n帧原始红外图像进行分解后得到的分量，获取与该原始红外图像对应的期望图像，包括如下步骤：

11、分别对第n帧原始红外图像xn进行小波分解后得到的水平分量h、垂直分量v、斜向分量d进行滤波降噪处理，以得到经过滤波降噪处理后的水平分量h’、垂直分量v’、斜向分量d’；

12、对经过滤波降噪处理后的水平分量h’、垂直分量v’、斜向分量d’进行逐级重构，直至获得分解级数为1级的近似分量a0、水平分量h0’、垂直分量v0’、斜向分量d0’；

13、将近似分量a0、水平分量h0’、垂直分量v0’、斜向分量d0’进行重构，以得到期望图像fn。

14、优选的，根据图像误差的最小值获取优化增益gy和优化偏置参数by，包括如下步骤：

15、求解图像误差函数e的最小值，其中，所述图像误差函数为图像误差；

16、分别对初始增益g和初始偏置参数b求偏导；

17、对求偏导后的初始增益g和初始偏置参数b进行迭代计算，以获得与图像误差函数e的最小值对应的优化增益gy和优化偏置参数by。

18、优选的，根据下列公式分别对求偏导后的初始增益g和初始偏置参数b进行迭代计算，以获得优化增益gy和优化偏置参数by：

19、

20、

21、其中，μ为迭代步长；分别为优化增益和优化偏置参数。

22、优选的，所述迭代步长μ的获取过程包括如下步骤：

23、将完成非均匀性校正后的第n-1帧原始红外图像yn-1、第n帧原始红外图像yn均在x、y两个方向上进行全局投影，以获得其在x和y方向上的投影向量；

24、分别获取图像在x、y方向上的位移；

25、根据图像在x、y方向上的位移获取迭代步长。

26、优选的，根据下列公式分别获取图像在x、y方向上的位移：

27、

28、

29、其中，e为自然指数，也即是自然对数函数的底数；f1为x方向上，图像位移的差方和，且差方和f1最小时，δx为图像在x方向上的位移；wmax1为当前帧图像的列数；f2为y方向上，图像位移的差方和，且差方和f2最小时，δy为图像在y方向上的位移；wmax2为当前帧图像的行数；xn-1、yn-1分别为完成非均匀性校正后的第n-1帧原始红外图像yn-1在x和y方向上的投影向量；xn、yn分别为完成非均匀性校正后的第n帧原始红外图像yn在x和y方向上的投影向量。

30、优选的，根据下列公式获取迭代步长：

31、

32、其中，为迭代步长，表示完成非均匀性校正后的第n-1帧原始红外图像yn-1在i，j处、且窗口大小为(2k+1)*(2k+1)的均值，k为自定义窗口大小。

33、优选的，根据下列公式获取均值

34、

35、还提供一种红外图像非均匀性校正系统，其用于实现上述红外图像非均匀性校正方法，且所述红外图像非均匀性校正系统包括：

36、参数优化单元，其用于根据第n帧原始红外图像对非均匀性校正的初始增益g和初始偏置参数b进行优化；

37、校正单元，其用于根据优化增益和优化偏置参数完成第n+1帧原始红外图像的非均匀性校正。

38、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

39、本发明基于神经网络的方法对校正参数(即增益g和偏置参数b)进行优化，并通过多重小波分解、逆小波变换以及图像逐级还原重构的方法得到期望图像，进一步通过期望图像与当前图像的图像误差求解得到最优的校正参数，并结合图像局部信息自适应调节最优迭代步长，以完成红外图像的非均匀性校正。该过程对图像中场景的运动情况没有严格的要求，且对图像中的噪声不敏感，因此相比于其它校正算法而言有着较强的鲁棒性以及更加广泛的应用范围。

技术特征：

1.一种红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，对非均匀性校正的初始增益g和初始偏置参数b进行优化，包括如下步骤：

3.如权利要求2所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据第n帧原始红外图像进行分解后得到的分量，获取与该原始红外图像对应的期望图像，包括如下步骤：

4.如权利要求2所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据图像误差的最小值获取优化增益gy和优化偏置参数by，包括如下步骤：

5.如权利要求4所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据下列公式分别对求偏导后的初始增益g和初始偏置参数b进行迭代计算，以获得优化增益gy和优化偏置参数by：

6.如权利要求5所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，所述迭代步长μ的获取过程包括如下步骤：

7.如权利要求6所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据下列公式分别获取图像在x、y方向上的位移：

8.如权利要求7所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据下列公式获取迭代步长：

9.如权利要求8所述的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，根据下列公式获取均值

10.一种红外图像非均匀性校正系统，其特征在于，所述红外图像非均匀性校正系统用于实现权利要求1-9任一项所述的红外图像非均匀性校正方法，且所述红外图像非均匀性校正系统包括：

技术总结
本发明公开了一种红外图像非均匀性校正方法及系统，其包括如下步骤：根据第n帧原始红外图像对非均匀性校正的初始增益G和初始偏置参数B进行优化，以得到用于非均匀性校正的优化增益Gy和优化偏置参数By；根据优化增益Gy和优化偏置参数By完成第n+1帧原始红外图像的非均匀性校正。本发明可以同时对非均匀性校正的增益和偏置参数进行优化，并结合自适应调节的迭代步长完成红外图像的非均匀性校正，其具有较强的鲁棒性以及更加广泛的应用范围。

技术研发人员：黄立,黄晟,胡灏东,田鹏,商长弘,王鹏
受保护的技术使用者：武汉轩辕智驾科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16