一种红外图像盲元的检测处理方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115880241A(43)申请公布日2023.03.31(21)申请号202211534735.3(22)申请日2022.11.29(71)申请人凌云光技术股份有限公司地址100094北京市海淀区翠湖南环路13号院7号楼7层701室(72)发明人张婉婉郝浩任晓伟戚涛张见郭慧杨艺(74)专利代理机构北京弘权知识产权代理有限公司11363专利代理师逯长明占园(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称一种红外图像盲元的检测处理方法及系统(57)摘要本申请一些实施例提供一种红外图像盲元的检测处理方法及系统，所述方法可以通过盲元检测窗口对红外图像中的各个像素点进行盲元检测。其中，盲元检测窗口种包括待测像素点与待测像素点的至少8个邻域像素点。再根据盲元检测窗口中邻域像素值，生成验证数组与第一邻域梯度数组。再计算所述待测像素值与所述验证数组中各个像素值的第一差值，以及将第一差值的绝对值相加，获得关联梯度和。在筛除第一邻域梯度数组中的最大值获得第二邻域梯度数组后，计算第二邻域梯度数组中各个邻域像素值之和，获取邻域梯度和。在关联梯度和与邻域梯度和的比值大于预设梯度阈值时，对待测像素点进行盲元点校正，提升盲元检测处理效率。CN115880241ACN115880241A权利要求书1/2页1.一种红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，包括：获取待测像素值以及邻域像素值，所述待测像素值为待测像素点的像素值；所述邻域像素值为邻域像素点的像素值；所述邻域像素点为所述待测像素点对应盲元检测窗口中像素点，所述盲元检测窗口包括所述待测像素点与所述待测像素点的至少8个邻域像素点；根据所述盲元检测窗口中邻域像素值，生成验证数组与第一邻域梯度数组；计算所述待测像素值与所述验证数组中各个像素值的第一差值，以及将所述第一差值的绝对值相加，以获得关联梯度和；筛除所述第一邻域梯度数组中的最大值，以生成第二邻域梯度数组；计算所述第二邻域梯度数组中各个邻域像素值之和，以获取邻域梯度和；如果所述关联梯度和与所述邻域梯度和的比值大于预设梯度阈值，则对所述待测像素点进行盲元点校正。2.根据权利要求1所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，根据所述盲元检测窗口中邻域像素值，生成验证数组与第一邻域梯度数组，包括：遍历所述邻域像素值，以获得所述邻域像素值中的最大值与最小值；筛除所述邻域像素值中的最大值与最小值，以生成验证数组；计算所述待测像素点相邻方向像素值的第二差值，所述相邻方向包括所述待测像素点的水平方向、垂直方向与斜对角方向；提取所述第二差值的绝对值，以生成第一邻域梯度数组。3.根据权利要求2所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，按照下式计算所述关联梯度和：式中，G1为关联梯度和；Sort_P'为验证数组；C为待测像素；n为验证数组中的邻域像素点数量。4.根据权利要求2所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，按照下式计算所述邻域梯度和：式中，G2为邻域梯度和；t为第一邻域梯度数组；max(t)为数组t的最大值；m为第一邻域梯度数组中第二差值的数量。5.根据权利要求1所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，还包括：解析所述验证数组中的最大值与最小值；如果所述待测像素值大于所述验证数组中的最大值，或所述待测像素值小于所述验证数组中的最小值，则对所述待测像素点进行盲元点校正。6.根据权利要求1所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，还包括：计算所述验证数组的平均像素值与第三差值，所述第三差值为所述验证数组中最大值与最小值的差值；将所述平均像素值、所述第三差值以及判断阈值相加，以获取第一验证值；计算所述平均像素值与所述第三差值的差值，以获取第四差值；2CN115880241A权利要求书2/2页通过所述第四差值减去所述判断阈值，以获取第二验证值；如果所述待测像素值大于所述第一验证值，或所述待测像素值小于所述第二验证值，则对所述待测像素点进行盲元点校正。7.根据权利要求6所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，按照下式计算所述平均像素值：式中，Sort_P'为验证数组，n为验证数组中的邻域像素点数量。8.根据权利要求1所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，对所述待测像素进行校正，包括：解析所述第一邻域梯度数组中最小值对应的目标方向；获取所述目标方向上的目标像素值；计算所述目标像素值的目标像素平均值，以及通过所述目标像素平均值校正所述待测像素点。9.根据权利要求1所述的红外图像盲元的检测处理方法，其特征在于，包括：获取目标图像，所述目标图像为灰度图像；遍历所述目标图像中的待测像素点坐标；根据