一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法技术

本发明专利技术公开一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，方法包括以下步骤：利用红外相机存储N幅连续红外图像；对红外图像分别进行空间域滤波和图像增强，得到增强后的红外图像；对增强图像分别进行全局的位移检测配准，得到由相机运动产生的背景运动量；对增强图像分别逐像素进行位移检测配准，得到图像中目标的运动量；对背景运动量和目标的运动量进行运动方向和大小匹配，得到像素点所属运动类型；根据像素点所属运动类型使用时域滤波方法，得到滤波后的图像；在相机下一帧图像到来时，缓存的N幅连续红外图像向后移动一帧，并丢掉最后一帧，完成时域滤波。本发明专利技术有益效果是：提高了运动检测的准确性，减弱了拖影的现象。减弱了拖影的现象。减弱了拖影的现象。

【技术实现步骤摘要】
一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法


[0001]本专利技术涉及红外图像处理领域，尤其涉及一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法。

技术介绍

[0002]时域滤波算法在红外相机图像处理中有着广泛的应用，使得图像噪声得到了较大的降低。
[0003]近年来，对时域滤波算法的研究，取得了许多成果。文献1(一种基于时域滤波的红外序列图像去噪算法)，提出了一种基于时域高斯滤波的去噪方法，该方法参考空域双边滤波的权值分配方法，引入了灰度值的影响对时域高斯滤波的权值进行修正，意图解决时域滤波导致的序列图像中运动目标拖尾和模糊。文献2(基于运动补偿的红外图像噪音时域IIR滤波算法)，从模式识别的角度出发将图像分为运动区域和非运动区域，然后采用基于噪音分布模型的运动检测技术与基于概率松弛法的运动区域标号技术相结合对这两种区域进行具体划分，对分类后的图像采用时域IIR滤波，不同区域采用不同的影响因子，以期达到最终的运动补偿。文献3(基于全局运动估计的时域滤波方法,装置及存储介质)，提出了一种基于全局运动估计的时域滤波方法。该方法包括：获取摄像装置拍摄的当前帧图像；基于行列方向的全局图像均值直方图，通过局部图像最优匹配算法利用参考帧图像对当前帧图像进行全局运动估计得到行列方向的全局运动矢量；利用行列方向的全局运动矢量对参考帧图像进行偏移得到偏移后的参考帧图像，并确定时域滤波系数；根据偏移后的参考帧图像和时域滤波系数对当前帧图像进行滤波，得到滤波后的当前帧图像。
[0004]但是，文献1中公开的时域滤波算法没有针对相机运动和目标运动的情况进行处理；文献2中公开的基于运动补偿的红外图像噪音时域IIR滤波算法没有考虑到时域噪声的分布模型，只是简单的对图像进行了不同权重的IIR滤波，且没有考虑相机的运动；文献3针对图像的全局运动做了判断处理，但是忽略了空间域噪声对计算偏移量的影响，实验表明空间域噪声会对偏移量的计算带来较大的误差，且没有针对图像中的运动目标进行有效的处理。

技术实现思路

[0005]为了解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法。通过图像全局位移检测配准和像素级位移检测配准获得由红外相机运动产生的背景运动量和场景中目标的运动量，然后针对背景运动和目标运动的不同特点采取不同的时域降噪方法。
[0006]本申请提供的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，包括以下：
[0007]S101：利用红外相机存储N幅连续红外图像；
[0008]S102：对红外图像分别进行空间域滤波和图像增强，得到增强后的红外图像；
[0009]S103：对增强后的红外图像分别进行全局的位移检测配准，得到由红外相机运动
所产生的背景运动量；
[0010]S104：对增强后的红外图像分别逐像素进行位移检测配准，得到红外图像中目标的运动量；
[0011]S105：对由红外相机运动所产生的背景运动量和图像中目标的运动量进行运动方向和大小匹配，得到像素点所属的运动类型；
[0012]S106：根据像素点所属的运动类型使用相应的时域滤波算法滤波，得到当前帧滤波后的红外图像；
[0013]S107：在相机下一帧图像到来时，缓存的N幅连续红外图像向后移动一帧，并丢掉最后一帧，完成时域滤波。
[0014]进一步地，在步骤S101中，相机缓存的N幅连续的红外图像为经过非均匀性校正后的红外图像；
[0015]非均匀性校正包括一点校正和两点校正；
[0016]一点校正为相机实时采集的图像减去一个预存的均匀面图像；
[0017]两点校正为在一点校正的基础上乘以K系数；K系数的计算公式如式(1)所示：
[0018][0019]在式(1)中，img1和img2分别表示红外相机对低温黑体和高温黑体采集的均匀面图像，mv1和mv2分别是img1和img2的像素灰度平均值；
[0020]在N幅连续红外图像中，第一幅表示当前帧，其余的依次表示相邻的帧。
[0021]进一步地，在步骤S102中，空间域滤波包括核尺寸为3*3的均值滤波和核尺寸分别为7*7和5*5的非局部平均滤波；图像增强算法为限制对比度自适应的直方图均衡化算法。
[0022]进一步地，步骤S103具体如下：
[0023]S201：对增强后的红外图像进行不重叠的子块划分，每幅图像划分为k*k个子快，得到红外图像的子快图像；
[0024]S202：预估由红外相机运动产生的背景运动量的最大值，得到背景运动量的最大估计值；
[0025]S203：对红外图像的子快图像进行行列方向的Sobel算子边缘提取，对提取到的行列方向的边缘求取绝对值，然后将行列方向的边缘绝对值相加，得到红外图像的子快图像的边缘图；
[0026]S204：对红外图像的子快图像的边缘图进行行列方向的投影，得到子快图像边缘图的行列投影向量；
[0027]S205：从缓存的N幅连续红外图像的当前帧开始，两两相邻的两帧，标记相同子快的行列投影向量做粗位移检测配准，得到子快的粗位移值；
[0028]S206：在子快的粗位移值的基础上，对红外图像的子快图像的边缘图进行精位移检测配准，得到子快的精位移值；
[0029]S207：将子快的粗位移值和子快的精位移值相加得到缓存的N幅连续红外图像的相邻两帧图像的相同标记子快的位移值；
[0030]S208：根据相同标记子快的位移值，在红外图像的子快图像中，寻找出位移值相同的子快聚为一类；
[0031]S209：将子快数最多的一类的位移值作为由红外相机运动所产生的背景运动量。
[0032]进一步地，步骤S204具体为：
[0033]S301：将红外图像的子快图像的边缘图的每行的边缘值累积相加，得到子快图像边缘图的行投影向量；
[0034]S302：将红外图像的子快图像的边缘图的每列的边缘值累积相加，得到子快图像边缘图的列投影向量。
[0035]进一步地，步骤S205具体为：
[0036]S401：将当前帧任一子快i的行投影向量首尾去掉背景运动量的最大估计值，得到滑动的行投影向量；
[0037]S402：将滑动的行投影向量在当前帧的相邻帧的同一序列子块的行投影向量上进行滑动，每滑动一次，求取一次误差平方和，至滑动到当前帧的相邻帧的同一序列子块的行投影向量的末尾结束；
[0038]根据最小的误差平方和所对应滑动的行投影向量在当前帧的相邻帧的行投影向量上的位置得到当前帧的子快i相对于当前帧的相邻帧的同一序列子块在上下方向的粗位移值；
[0039]S403：将当前帧子快i的列投影向量首尾去掉背景运动量的最大估计值，得到滑动的列投影向量；
[0040]S404：将滑动的列投影向量在当前帧的相邻帧的同一序列子块的列投影向量上进行滑动，每滑动一次，求取一次误差平方和，至滑动到当前帧的相邻帧的同一序列子块的列投影向量的末尾结束；
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：利用红外相机存储N幅连续红外图像；S102：对红外图像分别进行空间域滤波和图像增强，得到增强后的红外图像；S103：对增强后的红外图像分别进行全局的位移检测配准，得到由红外相机运动所产生的背景运动量；S104：对增强后的红外图像分别逐像素进行位移检测配准，得到红外图像中目标的运动量；S105：对由红外相机运动所产生的背景运动量和图像中目标的运动量进行运动方向和大小匹配，得到像素点所属的运动类型；S106：根据像素点所属的运动类型使用相应的时域滤波算法滤波，得到当前帧滤波后的红外图像；S107：在相机下一帧图像到来时，缓存的N幅连续红外图像向后移动一帧，并丢掉最后一帧，完成时域滤波。2.如权利要求1的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：在步骤S101中，相机缓存的N幅连续的红外图像为经过非均匀性校正后的红外图像；非均匀性校正包括一点校正和两点校正；一点校正为相机实时采集的图像减去一个预存的均匀面图像；两点校正为在一点校正的基础上乘以K系数；K系数的计算公式如式(1)所示：在式(1)中，img1和img2分别表示红外相机对低温黑体和高温黑体采集的均匀面图像，mv1和mv2分别是img1和img2的像素灰度平均值；在N幅连续红外图像中，第一幅表示当前帧，其余的依次表示相邻的帧。3.如权利要求1的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：在步骤S102中，空间域滤波包括核尺寸为3*3的均值滤波和核尺寸分别为7*7和5*5的非局部平均滤波；图像增强算法为限制对比度自适应的直方图均衡化算法。4.如权利要求1的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：步骤S103具体如下：S201：对增强后的红外图像进行不重叠的子块划分，每幅图像划分为k*k个子快，得到红外图像的子快图像；S202：预估由红外相机运动产生的背景运动量的最大值，得到背景运动量的最大估计值；S203：对红外图像的子快图像进行行列方向的Sobel算子边缘提取，对提取到的行列方向的边缘求取绝对值，然后将行列方向的边缘绝对值相加，得到红外图像的子快图像的边缘图；S204：对红外图像的子快图像的边缘图进行行列方向的投影，得到子快图像边缘图的行列投影向量；S205：从缓存的N幅连续红外图像的当前帧开始，两两相邻的两帧，标记相同子快的行列投影向量做粗位移检测配准，得到子快的粗位移值；
S206：在子快的粗位移值的基础上，对红外图像的子快图像的边缘图进行精位移检测配准，得到子快的精位移值；S207：将子快的粗位移值和子快的精位移值相加得到缓存的N幅连续红外图像的相邻两帧图像的相同标记子快的位移值；S208：根据相同标记子快的位移值，在红外图像的子快图像中，寻找出位移值相同的子快聚为一类；S209：将子快数最多的一类的位移值作为由红外相机运动所产生的背景运动量。5.如权利要求4的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：步骤S204具体为：S301：将红外图像的子快图像的边缘图的每行的边缘值累积相加，得到子快图像边缘图的行投影向量；S302：将红外图像的子快图像的边缘图的每列的边缘值累积相加，得到子快图像边缘图的列投影向量。6.如权利要求4的一种基于位移检测配准的红外图像时域滤波方法，其特征在于：步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：高伟奇，潘兰兰，
申请(专利权)人：武汉博宇光电系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：