【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及红外图像去噪，具体涉及红外图像中的冷反射噪声的矫正方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、红外图像已经广泛应用于环境监测、目标识别、天文观测等一系列关系国计民生的方面。然而，红外探测器在成像过程中常受到噪声的干扰。其中，冷反射现象作为红外图像中的一种缺陷，不仅降低了红外图像的可视化效果，还会影响到后续处理应用，如目标探测、识别跟踪等。
2、目前，非均匀性校正技术主要分为基于标定的方法和基于场景的校正方法。尽管这些方法在一定程度上能够抑制图像中的噪声，但对于由冷反射引起的噪声，它们的抑制效果有限。经过处理后，冷反射噪声往往会导致严重的伪影现象，极大地影响图像的真实性和可靠性。这些伪影不仅干扰了图像中目标信息的提取，而且可能导致后续分析和应用中的误判和误导。因此，目前的校正方法在提高红外图像质量方面的作用仍然不够显著，尤其是在复杂环境下，冷反射引起的噪声问题依然亟待有效解决。
3、为了解决上述技术问题，由长春理工大学科研团队研发的中国专利cn117314791a公开了“基于巴特沃斯函数拟合的红外图像冷反射噪声矫正方法”，通过结合现有的红外噪声图像去噪方法，从噪声分布的角度对红外图像进行分析。利用二维巴特沃斯函数对映射后形成的曲面拟合，使用二维巴特沃斯函数的几何特征表示红外图像数据特征。从而能够明显提高红外图像的信噪比，从而去除图像中的噪声，提高红外图像的质量。
4、因此，利用二维巴特沃斯函数有助于去除红外图像中的高频噪声，但是仅使用二维巴特沃斯函数对红外图像中冷反射噪声进行矫正，可能
5、综上所述，现有的矫正方法由于过度平滑红外图像中的细节，导致红外图像的信息会丢失。
技术实现思路
1、本专利技术解决了现有的矫正方法由于过度平滑红外图像中的细节，导致红外图像的信息会丢失的问题。
2、本专利技术所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，包括以下步骤：
3、步骤s1，获取包括冷反射噪声的原始红外图像；
4、步骤s2，基于巴特沃斯函数的平滑窗口读取步骤s1所述的原始红外图像，将读取后的红外图像输入修正公式进行修正；
5、步骤s3，基于高斯函数对步骤s2所述的修正后的红外图像进行拟合，并基于步骤s2所述的修正后的红外图像构建拟合函数；
6、步骤s4，基于步骤s3构建后的拟合函数的参数以及高斯函数对红外图像构建冷反射特征；
7、步骤s5，将步骤s4所述的冷反射特征与原始红外图像进行差分处理，完成对红外图像中的冷反射噪声的矫正。
8、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s2中，所述的巴特沃斯函数，具体为：
9、；
10、其中，为巴特沃斯函数，为红外图像中第个像素的坐标，为红外图像中第个像素的坐标，为红外图像中心的坐标，为红外图像中心的坐标，为一个常数。
11、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s2中，所述的修正公式，具体为：
12、；
13、其中，为修正公式，为红外图像信息，为的最大值，为信息像素与冷反射信号中心之间的距离，为抑制红外图像中场景信号的程度。
14、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s3中，所述的高斯函数，具体为：
15、；
16、其中，为高斯函数，为幅度，均为属性，均为属性的均值，均为属性的标准差。
17、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s3中，所述的基于步骤s2所述的修正后的红外图像构建拟合函数，包括以下步骤：
18、步骤s301，高斯函数作为模型，基于步骤s2所述的修正后的红外图像保留下来的冷反射区域作为拟合目标；
19、步骤s302，基于步骤s301所述的冷反射区域的像素信息对高斯函数的参数进行调整；
20、步骤s303，将步骤s302调整后的高斯函数的参数进行自优化，完成拟合函数的构建。
21、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s4中，基于拟合函数的参数以及高斯函数构建红外图像的冷反射特征，具体为：
22、拟合函数的参数作为步骤s3所述的拟合后的红外图像的冷反射特征，高斯函数对步骤s2所述的修正后的红外图像进行映射后形成曲面，该曲面同样作为冷反射特征。
23、进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述的步骤s5中，所述的差分处理，具体为：
24、；
25、其中，为差分处理，、、、和均为拟合函数的参数，和均为红外图像的坐标网格。
26、本专利技术所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正系统，包括以下模块：
27、获取模块，获取包括冷反射噪声的原始红外图像；
28、修正模块，基于巴特沃斯函数的平滑窗口读取获取模块所述的原始红外图像，将读取后的红外图像输入修正公式进行修正；
29、构建模块，基于高斯函数对修正模块所述的修正后的红外图像进行拟合，并基于修正模块所述的修正后的红外图像构建拟合函数；
30、特征模块，基于构建模块构建后的拟合函数的参数以及高斯函数对红外图像构建冷反射特征；
31、矫正模块，将特征模块所述的冷反射特征与原始红外图像进行差分处理，完成对红外图像中的冷反射噪声的矫正。
32、本专利技术所述的一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
33、存储器，用于存放计算机程序；
34、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述方法任一所述的方法步骤。
35、本专利技术所述的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法任一所述的方法步骤。
36、本专利技术解决了现有的矫正方法由于过度平滑红外图像中的细节，导致红外图像的信息会丢失的问题。具体有益效果包括：
37、1、本专利技术所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，现有技术中单独且多次采用二维巴特沃斯函数，可能会过度平滑图像中的细节。特别是在冷反射区域或光斑的边缘，过度平滑可能会丢失重要信息。为了解决上述技术问题，本专利技术通过在巴特沃斯函数的平滑后应用高斯函数对红外图像进行拟合去噪，可以精确拟合冷反射噪声的形态，从而有效地提升红外图像的质量；
38、2、本专利技术所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，通过巴特沃斯函数和高斯函数的结合能够实现对红外图像的精准矫正，但是，采用巴特沃斯函数通过平滑红外图像来去除噪声，但它可能会在平滑过程中丢失冷反射区域的细节，尤其是在噪声与冷反射特征相似的情况下，因此，在巴特沃斯函数和高斯函数的组合使用中，如何有效地去除红外图像中的噪声的同时，保持冷反射区域的精细结构成为本专利技术所要克服的技术难题。为了本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S2中，所述的巴特沃斯函数，具体为：
3.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S2中，所述的修正公式，具体为：
4.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S3中，所述的高斯函数，具体为：
5.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S3中，所述的基于步骤S2所述的修正后的红外图像构建拟合函数，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S4中，基于拟合函数的参数以及高斯函数构建红外图像的冷反射特征，具体为：
7.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤S5中，所述的差分处理，具体为：
8.红外图像中的冷反射噪声的矫正系统，其特征在于，包括以下模块：
...【技术特征摘要】
1.红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤s2中，所述的巴特沃斯函数，具体为：
3.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤s2中，所述的修正公式，具体为：
4.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤s3中，所述的高斯函数，具体为：
5.根据权利要求1所述的红外图像中的冷反射噪声的矫正方法，其特征在于，所述的步骤s3中，所述的基于步骤s2所述的修正后的红外图像构建拟合函数，包括以下步骤：
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋延嵩，张雷，董科研，王岩柏，闫纲琦，李玉卿，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：
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