【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像去除反射噪声的，尤其涉及一种利用偏振去除反射的图像处理方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、在日常或特殊拍摄场景下，往往会出现一些环境光反射较强的区域，这些区域会影响目标成像效果，甚至可能在视觉上会完全遮挡目标图像。
3、目前，利用深度学习的方法可以训练神经网络消除图像中的环境光反射成分，但是，这种方法依赖于训练神经网络时用的数据库，往往只能消除单一场景下的弱反射；且当环境光反射噪声较强时，这种方法的降噪效果不理想。另外，这种方法在训练模型的过程中需要耗费大量时间，即使训练好的模型用于消除图像中的反射噪声时，也可能出现速度较慢的情况影响快速成像的需求。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种利用偏振去除反射的图像处理方法及系统，其能够适用于不同场景，且去除反射噪声效果好且效率高。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供了一种利用偏振去除反射的图像处理方法。
4、在一个或多个实施例中，一种利用偏振去除反射的图像处理方法，包括：
5、获取含有环境光噪声的原始目标图像及若干偏振目标图像，形成目标图像集合；
6、配准且裁剪目标图像集合中的所有图像，使得所有图像配准且大小一致，得到更新的目标图像集合；
7、将更新的目标图像集合中的每个图像，均按相
8、以更新的目标图像集合中的任一图像为基准图像，计算更新的目标图像集合中的其他图像与基准图像的各个对应区域之间的相似性指标，再将相同区域的所有相似性指标累加，得到各个区域的相似性指标累加和；
9、将各个区域的相似性指标累加和与其对应设定阈值进行比较，根据比较结果来判断反射区域，进而将配准后的目标图像集合的每个图像均分割成无反射子图和反射子图；
10、从所有反射子图中分离出目标子图和环境光子图；
11、对目标子图进行图像增强，将图像增强后的目标子图与原始图像的无反射子图进行拼接，得到去除反射的目标图像。
12、作为一种实施方式，当区域的相似性指标累加和小于其对应设定阈值时，判断该区域为反射区域。
13、作为一种实施方式，所述相似性指标为频域相似性指标。
14、上述技术方案的优点在于，这种累加的方式能够避免不同偏振角度图像的反射区域特征不同的影响，可以更准确的寻找到存在反射区域。
15、作为一种实施方式，所述频域相似性指标的计算步骤为：
16、在更新的目标图像集合中，将每个图像的各个区域分别进行二维傅里叶变换，并取结果的模值，得到每个图像的各个区域对应的频域图像，再按列转换为一维向量，得到对应频域一维向量；
17、将基准图像所对应的频域一维向量作为基准一维向量，分别计算更新的目标图像集合中的其他图像所对应的频域一维向量与基准一维向量之间的余弦距离，并将该余弦距离作为对应的相似性指标。
18、上述技术方案的优点在于，这样能够准确地反映不同图像之间的细微纹理差异，这种纹理差异是反射区域存在导致的，避免图像颜色、灰度差异导致的误差。
19、作为一种实施方式，使用盲源分离算法对所有反射子图进行处理，得到目标子图和环境光子图。
20、作为一种实施方式，使用图像增强算法对目标子图进行图像增强。
21、本专利技术的第二个方面提供了一种利用偏振去除反射的图像处理系统。
22、在一个或多个实施例中，一种利用偏振去除反射的图像处理系统，包括：
23、图像获取模块，其用于获取含有环境光噪声的原始目标图像及若干偏振目标图像，形成目标图像集合；
24、图像配准模块，其用于配准且裁剪目标图像集合中的所有图像，使得所有图像配准且大小一致，得到更新的目标图像集合；
25、区域划分模块，其用于将更新的目标图像集合中的每个图像，均按相同方式划分为若干个区域；
26、相似性指标计算模块，其用于以更新的目标图像集合中的任一图像为基准图像，计算更新的目标图像集合中的其他图像与基准图像的各个对应区域之间的相似性指标，再将相同区域的所有相似性指标累加，得到各个区域的相似性指标累加和；
27、反射区域判断模块，其用于将各个区域的相似性指标累加和与其对应设定阈值进行比较，根据比较结果来判断反射区域，进而将配准后的目标图像集合的每个图像均分割成无反射子图和反射子图；
28、环境及目标分离模块，其用于从所有反射子图中分离出目标子图和环境光子图；
29、图像增强及拼接模块，其用于对目标子图进行图像增强，将图像增强后的目标子图与原始图像的无反射子图进行拼接，得到去除反射的目标图像。
30、作为一种实施方式，在所述反射区域判断模块中，当区域的相似性指标累加和小于其对应设定阈值时，判断该区域为反射区域。
31、作为一种实施方式，在所述相似性指标计算模块中，所述相似性指标为频域相似性指标。
32、作为一种实施方式，在所述相似性指标计算模块中，所述频域相似性指标的计算步骤为：
33、在更新的目标图像集合中，将每个图像的各个区域分别进行二维傅里叶变换，并取结果的模值，得到每个图像的各个区域对应的频域图像，再按列转换为一维向量，得到对应频域一维向量；
34、将基准图像所对应的频域一维向量作为基准一维向量，分别计算更新的目标图像集合中的其他图像所对应的频域一维向量与基准一维向量之间的余弦距离，并将该余弦距离作为对应的相似性指标。
35、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
36、（1）本专利技术通过配准含有环境光噪声的原始目标图像及偏振目标图像，再依次进行反射区域识别、环境及目标分离及图像增强处理，最后将图像增强后的目标子图与原始图像的无反射子图进行拼接，得到最终的去除反射的目标图像，适用于不同场景图像的反射噪声去除，不需要训练神经网络，实现了快速去反射，且反射噪声去除效果好。
37、（2）本专利技术基于图像之间同一区域的相似性指标累加与对应设定阈值的比较结果来识别图像中的反射区域，避免了不同偏振角度图像的反射区域特征不同的影响，提高了反射区域识别的准确性。
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1.一种利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，当区域的相似性指标累加和小于其对应设定阈值时，判断该区域为反射区域。
3.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，所述相似性指标为频域相似性指标。
4.如权利要求3所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，所述频域相似性指标的计算步骤为：
5.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，使用盲源分离算法对所有反射子图进行处理，得到目标子图和环境光子图。
6. 如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于， 使用图像增强算法对目标子图进行图像增强。
7.一种利用偏振去除反射的图像处理系统，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的利用偏振去除反射的图像处理系统，其特征在于，在所述反射区域判断模块中，当区域的相似性指标累加和小于其对应设定阈值时，判断该区域为反射区域。
9.如权利要求7所述的利用偏振去除
10.如权利要求9所述的利用偏振去除反射的图像处理系统，其特征在于，在所述相似性指标计算模块中，所述频域相似性指标的计算步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，当区域的相似性指标累加和小于其对应设定阈值时，判断该区域为反射区域。
3.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，所述相似性指标为频域相似性指标。
4.如权利要求3所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，所述频域相似性指标的计算步骤为：
5.如权利要求1所述的利用偏振去除反射的图像处理方法，其特征在于，使用盲源分离算法对所有反射子图进行处理，得到目标子图和环境光子图。
6. 如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：穆远超，张禹，王爱强，张泽，赵博，马志杨，
申请(专利权)人：齐鲁空天信息研究院，
类型：发明
国别省市：
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