【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外图像校正的，具体涉及一种联合fpga增强红外成像系统细节的方法及装置。
技术介绍
1、红外成像系统的应用场合很多，比如军事领域、航空航天、医疗领域等。但是因为器件制造材料以及制造工艺存在缺陷，通过红外探测器采集到的原始红外图像存在细节分辨能力差、对比度低、噪声高等问题，并不能直接用于工程实践。
2、在红外成像系统中，图像的清晰度和细节增强是影响系统性能的关键因素之一。传统的红外成像系统通常会受到噪声、非均匀性以及光照条件的影响，导致图像质量下降。随着fpga技术的发展，将其应用于红外成像系统中，可以实现更高效的图像处理能力。
3、例如一篇公开号为cn103530876a的专利技术专利，公开了一种基于傅里叶变换的红外图像分析方法，主要应用于红外辐射强度图像和偏振度图像分析。其分析方法包括：首先对待分析的红外辐射强度图像和红外偏振度图像进行傅里叶变换，得到各自的频谱。然后对得到的频谱进行中心化，得到中心化的频谱。然后根据所创建的分区模型，根据不同的n值，对辐射强度图像和偏振度图像的频谱特点进行分析。实验结果表明该方法能够较好说明红外图像的频谱分布特征，可以为红外图像进一步处理提供理论依据。
4、再例如一篇公开号为cn114066759a的专利技术专利，公开了一种基于fpga的红外图像实时畸变校正方法和系统，其校正方法包括对目标进行红外成像数据采集，得到原始红外畸变图像数据；根据所选红外成像镜头，从预先存储的多组红外成像镜头的畸变校正参数对应的去畸变反向映射地址数据中获取该红外成像
5、再例如一篇公开号为cn113888442a的专利技术专利，公开了一种基于fpga的红外图像非均匀性校正方法及系统，包括如下步骤：步骤s1：获取原始图像的累积直方图值；步骤s2：根据累积直方图值计算出新值；步骤s3：根据新值结合原始图像进行映射，获取最终图像。该专利技术专利基于fpga的特殊结构和传统的中值直方图算法，提出基于fpga的红外图像非均匀性校正方法，可以有效地去除原始红外图像上的条纹噪声，并且方便在fpga上实现。
6、上述现有技术，具有如下缺点：抗噪声能力的不足、算法实现的局限性。
技术实现思路
1、在下文中给出了关于本专利技术实施例的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，以下概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
2、现有技术中针对红外成像的处理，没有在fpga层面做处理的方案，存在速度较慢、且单张图像的细节不够技术问题，基于fpga的红外图像校正的方案，具有抗噪声能力的不足、算法实现方面的局限性，为此，本申请提供一种联合fpga增强红外成像系统细节的方法，通过条纹非均匀性校正、去噪、频域处理以及多次曝光图像的融合，实现对红外图像的细节增强；其中，本申请采用随机梯度下降法，自适应的寻找到最优解，提高了对复杂噪声场景的适应能力，增强了条纹去除的适应性。
3、根据本申请的一个方面，提供一种联合fpga增强红外成像系统细节的方法，包括：
4、步骤1、在fpga层面对红外图像做条纹非均匀性校正；
5、步骤2、在硬件模拟信号取值时，去噪；
6、步骤3、短曝光，得到第一红外图像；
7、步骤4、对第一红外图像进行傅里叶变换，保留高频；
8、步骤5、依据判断指标，重设曝光值，得到第二红外图像；
9、步骤6、对第二红外图像进行傅里叶变换，保留低频；
10、步骤7、将步骤4得到的第一红外图像的高频部分和步骤6得到的第二红外图像的低频部分融合；
11、步骤8、对步骤7融合后的数字图像进行细节增强。
12、所述步骤1中，在fpga层面做条纹非均匀性校正，具体包括：
13、将存在条纹非均匀性噪声的红外图像表示为：
14、；
15、上式中，表示像素坐标，和分别表示含有竖直条纹的图像和理想图像，表示竖直条纹噪声；其中，an中的n用于和a做区分，an为一整体，n不具有物理意义。
16、对上述红外图像进行条纹校非均匀性正，校正算法步骤如下：
17、第一步：将红外图像中每一列的像素值进行重新排列，使得每一列的像素值呈现最小、最大、次小、次大的方式进行排列，将这种排列方式得到的图像记为c；
18、第二步：通过最小化式来优化参数：
19、；
20、其中，i表示像素坐标的行坐标，d和e分别表示校正参数和常数；表示图像c第i行像素；是目标函数，表示校正参数d到竖直条纹的误差；
21、第三步：采用梯度下降法对每一个像素点进行迭代，从第一行开始直至最后一行，如下式所示：
22、；
23、；
24、表示学习速率，调整其值可以用来控制收敛速度，表示目标函数关于d的梯度方向；表示在图像c第i行像素，校正参数d到竖直条纹的误差；表示第+1次迭代的校准参数，第次迭代的校准参数；最终获得的校正图像的像素值为。an表示含有竖直条纹的图像；矩阵的行数为图像an的行数，因为竖直条纹噪声在每一列相同，所以可以每一行都加上相同的校准参数。
25、步骤2、在硬件模拟信号取值时通过中值滤波去噪：
26、给定一个信号序列，使用一个窗口，对窗口中的值按大小进行排序，选择中间的值（即排序后的中值）作为滤波输出，滑动窗口直至遍历完整个信号序列。
27、步骤3、通过设置较短的曝光时间，采集第一红外图像；短曝光有助于避免高亮度区域的过度曝光，同时捕捉到图像中的细节部分。
28、步骤4、对步骤3得到的第一红外图像进行傅里叶变换，保留高频。
29、在此步骤中，对从步骤3中获取的第一红外图像进行傅里叶变换，以将图像从空间域转换到频域。在频域中，图像的高频分量主要包含图像的边缘和细节信息。通过提取并保留这些高频成分，可以增强图像的细节表现力，为后续的图像处理步骤提供基础。
30、傅里叶变换是一种将信号从时间或空间域转换到频率域的数学变换。对于一个二维图像f(x,y)，其离散傅里叶变换（discrete fourier transform,dft）可表示为：
31、；
32、其中：f(x,y)是空间域中的原始图像，f(u,v)是频域中的傅里叶系数；m和n分别为图像的宽度和高度；u和v是频域中的坐标；是将频率索引u归一化，使其在[0,1]范围内，该归一化使能被视为对应于一个周期信号的相位变化；是将频率索引v归一化，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：所述步骤2中在硬件模拟信号取值时通过中值滤波去噪：给定一个信号序列，使用一个窗口，对窗口中的值按大小进行排序，选择中间的值作为滤波输出，滑动窗口直至遍历完整个信号序列。
3.根据权利要求1所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：所述步骤4中、对步骤3得到的第一红外图像进行傅里叶变换，具体包括：
4.根据权利要求1所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：步骤5、依据判断指标，重设曝光值，具体包括：将图像的全局方差作为图像质量指标，根据预设的图像质量指标，判断当前第一红外图像的细节和噪声水平；计算图像的全局方差，并依据全局方差的大小，调整曝光参数，再次采集得到第二红外图像；
5.根据权利要求3所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：步骤7、将步骤4得到的第一红外图像的高频部分和步骤6得到的第二红外图像的低频部分融合，具体是：
6.
7.根据权利要求6所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：自适应直方图均衡化的具体步骤如下：
8.根据权利要求7所述的联合FPGA增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：将自适应直方图均衡化的图像进行对数变换，变换后的图像g(x,y)表示为：
9.一种联合FPGA增强红外成像系统细节的装置，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.一种联合fpga增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的联合fpga增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：所述步骤2中在硬件模拟信号取值时通过中值滤波去噪：给定一个信号序列，使用一个窗口，对窗口中的值按大小进行排序，选择中间的值作为滤波输出，滑动窗口直至遍历完整个信号序列。
3.根据权利要求1所述的联合fpga增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：所述步骤4中、对步骤3得到的第一红外图像进行傅里叶变换，具体包括：
4.根据权利要求1所述的联合fpga增强红外成像系统细节的方法，其特征在于：步骤5、依据判断指标，重设曝光值，具体包括：将图像的全局方差作为图像质量指标，根据预设的图像质量指标，判断当前第一红外图像的细节和噪声水平；计算图像的全局方差，并依据全局方差的大小，调整曝光...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘鸿飞，刘燕德，黄晓晓，熊康，
申请(专利权)人：奥谱天成湖南信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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