一种红外图像盲元检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108805853A(43)申请公布日2018.11.13(21)申请号201710298898.9(22)申请日2017.04.28(71)申请人武汉多谱多勒科技有限公司地址湖北省武汉市东湖新技术开发区关山大道1号1.2期光谷企业公馆C2栋1-4层1号103室441号(72)发明人孙国强(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王莹(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)权利要求书1页说明书3页(54)发明名称一种红外图像盲元检测方法(57)摘要本发明属于红外热成像技术领域，公开了一种红外图像盲元检测方法，是基于Y16视频数据的盲元检测方法，其特征在于，其具体方法步骤如下：a.对黑体采集的Y16视频数据，计算出每个像元在时域内的最大值、最小值和均值，得到最大值矩阵、最小值矩阵和均值矩阵；b.计算每个像元最大值与均值的差、最小值与均值的差，在两者中选取最大差值与红外图像像元阈值进行比较，判断该像元是否是盲元；c.对均值矩阵局部加窗遍历，计算窗口内的标准差，检测步骤b未检测出的过亮或过暗像元；c.利用“3σ”原则判断当前像元是否为盲元，修改判断条件，如果判断是坏点，进行标记。本发明方法利用时域和空域特征相结合的特性来检测红外图像盲元，既考虑盲元时域的特征，又考虑其空域的特征；该方法可以有效去除闪烁的盲元。CN108805853ACN108805853A权利要求书1/1页1.一种红外图像盲元检测方法，是基于Y16视频数据的盲元检测方法，其特征在于，其具体方法步骤如下：a.对黑体采集的Y16视频数据，计算出每个像元在时域内的最大值、最小值和均值，得到最大值矩阵、最小值矩阵和均值矩阵；b.计算每个像元最大值与均值的差、最小值与均值的差，在两者中选取最大差值与红外图像像元阈值进行比较，判断该像元是否是盲元；c.对均值矩阵局部加窗遍历，计算窗口内的标准差，检测步骤b未检测出的过亮或过暗像元。2.根据权利要求1所述的红外图像盲元检测方法，其特征在于，所述计算时域内像元的最大值矩阵、最小值矩阵和均值矩阵的具体方法如下：依次读入进行非均匀性校正之后的多帧图像，令帧数为nFrames，计算每个像元的最大值、最小值并统计求和，计算均值矩阵。3.根据权利要求1所述的红外图像盲元检测方法，其特征在于，所述利用时域均值差，检测盲元的具体方法如下：计算像元时域最大值与均值的差值nDiff1，最小值与均值的差值nDiff2，选择两者中的最大值nDiffMax，与阈值nMeanThreshold进行比较，判断并标记盲元。4.根据权利要求1所述的红外图像盲元检测方法，其特征在于，所述对经过步骤b尚未检测出的过亮或过暗像元进行再检测的具体方法如下：对均值矩阵采用局部加窗的方法，计算每个窗口内的均值和方差，利用“3σ”原理进行检测，并标记。5.根据权利要求4所述的红外图像盲元检测方法，其特征在于，所述对经过步骤b尚未检测出的过亮或过暗像元利用“3σ”算法进行再检测的具体步骤如下：a.采用边缘复制的方法扩展图像的宽度和高度，使加窗处理能够遍历均值矩阵的每个像元；b.遍历均值矩阵的每个像元，以当前像元点为中心，计算5*5的窗口内像元的灰度均值nWinMean，再利用均值计算窗口内的方差。2CN108805853A说明书1/3页一种红外图像盲元检测方法技术领域[0001]本发明属于红外热成像技术领域，尤其涉及到一种红外图像盲元检测方法。背景技术[0002]红外成像技术中，因焦平面探测器的工艺问题，一直存在盲元的问题，例如探测器单元过亮、过暗、闪烁、无效等状态。为了形成良好的成像效果，需要对成像中的盲元进行检测并进行替换。[0003]然而，传统检测方法多数是利用盲元的定义中的特征，对不同温度的均匀场景成像的像元进行判断，这种方法对比单帧图像的当前点与邻域像元，对过亮、过暗或者完全失效的像元检测有效，对闪烁像元效果不明显。[0004]因而，本发明提出一种红外图像盲元检测方法，其利用时域和空域特征相结合的特性，既考虑盲元时域的特征，又考虑空域的特征，可以有效去除闪烁的盲元。发明内容[0005]本发明的目的是改善现有红外图像盲元检测技术的不足，而有针对性地设计出一种红外图像盲元检测方法，来有效地去除闪烁的盲元。[0006]为达到上述目的，其具体技术方案如下：[0007]一种红外图像盲元检测方法，是基于Y16视频数据的盲元检测方法，其具体方法步骤如下：[0008]b.对黑体采集的Y16视频数据，计算出每个像元在时域内的最大值、最小值和均值，得到最大值矩阵、最小值矩阵和均值矩阵；[0009]b.计算每个像元最大值与均值的差、最小值与均值的差，在两者中选取最大差值与红外图