一种基于随机差分的红外图像场景校正方法技术

本发明专利技术涉及一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，属于红外图像处理领域；能够在红外图像场景校正处理中同时进行均匀场景识别计算和非均匀性校正处理，弥补了传统红外图像场景校正方法的不足的问题，提出了基于随机差分和以结果图像非均匀性极小化为目标函数来进行均匀场景像素列集合搜索方法，形成了一种更稳定更有效的红外图像场景校正方法，能够有效识别红外图像中的均匀场景区域，最大限度地保持原始图像信息，获得稳定的高质量的场景校正结果图像。校正结果图像。校正结果图像。

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机差分的红外图像场景校正方法


[0001]本专利技术属于红外图像处理领域，涉及一种基于随机差分的红外图像场景校正方法。

技术介绍

[0002]由于受制作工艺和材料的影响，红外探测器每个像元的响应传递函数各不一样，导致获得的红外图像中存在条带噪声，被称之为不均匀性噪声。这种噪声严重降低了图像质量，极大地阻碍了红外成像在医疗、监控、农林业等领域的广泛应用，因此在开展红外遥感应用时，必须进行非均匀性校正以提高红外图像的质量。
[0003]红外图像的非均匀性校正方法主要有两类：基于标定的方法和基于场景的方法。基于标定的方法需要有标准的辐射源，例如黑体，在实际应用中这种方法局限性比较大。基于场景的方法根据场景中图像的特征来提取参数来实现非均匀性校正，具有更好的适用性而被广泛使用。基于场景的校正方法一般都假定足够长的时间内，像元响应的在时域上的一阶统计量和二阶统计量是相同的，但实际应用时这个假定由于受拍摄图像内容和探测器温漂的影响不再满足，这样会使得基于场景的校正方法不稳定，不适合实时红外图像实时处理应用。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，能够有效识别红外图像中的均匀场景区域，最大限度地保持原始图像信息，获得稳定的高质量的场景校正结果图像。
[0005]本专利技术解决技术的方案是：
[0006]一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一、输入m行n列红外图像X，并设置初始校正图Y，令Y＝X；建立初始均匀场景列集合C＝[1，2，
…
，n]，最优均匀场景列集合设置迭代计数b＝1；
[0008]步骤二、设置初始列号k＝2，计算第k列的随机差分和D
k
；
[0009]步骤三、对k进行判断，当k＜n时，令k＝k+1，返回步骤二；当k≥n时，进入步骤四；
[0010]步骤四、计算随机差分和D
k
的均值
[0011]步骤五、找出随机差分和D
k
中所有小于均值的子数列的子数列
[0012]步骤六、对进行从小到大的排序，获得更新后子数列进行从小到大的排序，获得更新后子数列S为更新后子数列中的元素序号；
[0013]步骤七、将均匀场景列集合C更新为随机差分和D
k
中所有小于的标号子数列
[C1,C2,
……
,C
q
]；
[0014]步骤八、将最优均匀场景列集合更新为C与的交集，即
[0015]步骤九、基于均匀场景列集合C更新校正图Y；
[0016]步骤十、计算最优均匀场景列集合对应的结果图Z；
[0017]步骤十一、计算当前结果图Z的非均匀性值e
b
；
[0018]步骤十二、对b进行判断，当b＞1，且|e
b
‑1‑
e
b
|＜1.0e
‑5时，输出结果图Z；否则，令b＝b+1，并对更新后的b进行判断；当时，输出结果图Z；当时，输出结果图Z；当时，返回步骤二。
[0019]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤二中，随机差分和D
k
的计算方法为：
[0020][0021]式中，T为备选序列；T中的元素为1，2，
……
，m；且T中的元素随机排列。
[0022]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤四中，均值的计算方法为：
[0023][0024]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤七中，为对向下取整。
[0025]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤九中，校正图Y的更新方法为：
[0026][0027]式中，q为标号子数列中元素的个数；
[0028]1≤i≤m；
[0029]1≤j≤n。
[0030]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤十中，结果图Z的计算方法为：
[0031][0032]式中，h为最优均匀场景列集合中元素的个数；
[0033]1≤i≤m；
[0034]1≤j≤n。
[0035]在上述的一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，所述步骤十一中，当前结
果图Z的非均匀性值e
b
的计算方法为：
[0036][0037]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：
[0038](1)本专利技术能够在红外图像场景校正处理中同时进行均匀场景识别计算和非均匀性校正处理，弥补了传统红外图像场景校正方法的不足的问题；
[0039](2)本专利技术提出了基于随机差分和以结果图像非均匀性极小化为目标函数来进行均匀场景像素列集合搜索方法，形成了一种更稳定更有效的红外图像场景校正方法，能够有效识别红外图像中的均匀场景区域，最大限度地保持原始图像信息，获得稳定的高质量的场景校正结果图像。
附图说明
[0040]图1为本专利技术红外图像场景校正流程图；
[0041]图2为本专利技术随机差分和曲线图；
[0042]图3为本专利技术均匀列数收敛曲线图；
[0043]图4为本专利技术红外图像场景校正结果图。
具体实施方式
[0044]下面结合实施例对本专利技术作进一步阐述。
[0045]本专利技术提供令人一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，能够在红外图像场景校正处理中同时进行均匀场景识别计算和非均匀性校正处理，弥补了传统红外图像场景校正方法的不足的问题，提出了基于随机差分和以结果图像非均匀性极小化为目标函数来进行均匀场景像素列集合搜索方法，形成了一种更稳定更有效的红外图像场景校正方法，能够有效识别红外图像中的均匀场景区域，最大限度地保持原始图像信息，获得稳定的高质量的场景校正结果图像。
[0046]一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，如图1所示，具体包括如下步骤：
[0047]步骤一、输入m行n列红外图像X，并设置初始校正图Y，令Y＝X；建立初始均匀场景列集合C＝[1，2，
…
，n]，最优均匀场景列集合设置迭代计数b＝1。
[0048]步骤二、设置初始列号k＝2，计算第k列的随机差分和D
k
；随机差分和D
k
的计算方法为：
[0049][0050]式中，T为备选序列；T中的元素为1，2，
……
，m；且T中的元素随机排列。
[0051]步骤三、对k进行判断，当k＜n时，令k＝k+1，返回步骤二；当k≥n时，进入步骤四。
[0052]步骤四、计算随机差分和D
k
的均值均值的计算方法为：
[0053][0054]步骤五、找出随机差分和D
k
中所有小于均值的子数列的子数列
[0055]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于随机差分的红外图像场景校正方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、输入m行n列红外图像X，并设置初始校正图Y，令Y＝X；建立初始均匀场景列集合C＝[1，2，
…
，n]，设置最优均匀场景列集合设置迭代计数b＝1；步骤二、设置初始列号k＝2，计算第k列的随机差分和D
k
；步骤三、对k进行判断，当k＜n时，令k＝k+1，返回步骤二；当k≥n时，进入步骤四；步骤四、计算随机差分和D
k
的均值步骤五、找出随机差分和D
k
中所有小于均值的子数列的子数列步骤六、对进行从小到大的排序，获得更新后子数列进行从小到大的排序，获得更新后子数列S为更新后子数列中的元素序号；步骤七、将均匀场景列集合C更新为随机差分和D
k
中所有小于的标号子数列[C1,C2,
……
,C
q
]；步骤八、将最优均匀场景列集合更新为C与的交集，即步骤九、基于均匀场景列集合C更新校正图Y；步骤十、计算最优均匀场景列集合对应的结果图Z；步骤十一、计算当前结果图Z的非均匀性值e
b
；步骤十二、对b进行判断，当b＞1，且|e
b
‑1‑
e
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小勇，文高进，吴立民，钟灿，龙亮，王哲，黄浦，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：