一种基于视觉特性的盲元剔除方法.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CN107346533A(43)申请公布日2017.11.14(21)申请号201710563609.3(22)申请日2017.07.12(71)申请人中国科学院上海技术物理研究所地址200083上海市虹口区玉田路500号(72)发明人王文秀傅雨田董峰李锋郑彬(74)专利代理机构上海沪慧律师事务所31311代理人李秀兰(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T7/00(2017.01)权利要求书1页说明书2页附图2页(54)发明名称一种基于视觉特性的盲元剔除方法(57)摘要本发明公开了一种基于视觉特性的盲元剔除方法，方法包括：基于视觉特性的盲元初检测，盲元精确检测和盲元补偿。所述基于视觉的盲元初检测为根据人眼视觉特性对邻域中心灰度值高于邻域非中心像素值的最大值D或低于邻域最小值D的标记盲元点；所述盲元精确检测模块，对多场景视觉初定位结果累加，并分三个等级：1类盲元、2类盲元、3类盲元，且不断更新；所述盲元补偿模块采用改进的中值滤波方法补偿，剔除盲元。本发明所用方法简单，对硬件要求低，同时，较好的解决了传统盲元剔除方法细节丢失、误判点目标、随机盲元和老化引起新盲元问题。CN107346533ACN107346533A权利要求书1/1页1.一种基于视觉特性的盲元剔除方法，由基于视觉特性盲元初检测、盲元精确检测和盲元补偿三步骤构成；其特征在于：1)、所述基于视觉特性的盲元初检测方法如下，首先设置滑动窗口大小为3×3，对滑动窗口的非中心像素8个灰度值排序，如果中心像元灰度值高于非中心像素最大值D或低于非中心像素最小值D，视为盲元，标记为‘1’，否则标记‘0’，其中，D的取值为：k为灰度等级图像；2)、所述的盲元精确检测方法如下，首先对P个场景、每个场景T幅图像，共计p×T幅图按步骤1)处理，得到的结果按帧累加后，可得到各像素点权重值；再将像素点权重值与黑体检测结果比较，把盲元分成三个等级：权重值不低于视为1类盲元、介于和之间的视为2类盲元、其余为3类盲元，并标记位置，其中，3类盲元视为正常像元；3)、所述的盲元补偿方法如下：对3×3邻域内非中心8个像元进行排序，将第四或第五个像素值替换各1、2类盲元位置像元值。2CN107346533A说明书1/2页一种基于视觉特性的盲元剔除方法技术领域[0001]本发明涉及红外图像处理领域，可应用于各种红外图像采集系统，如常用的384×288，640×512等，可较好的应用于红外焦平面盲元剔除。背景技术[0002]盲元问题一直是红外焦平面阵列图像采集的重点内容，盲元的存在严重影响成像质量，也为后续目标特征提取与检测产生影响。目前硬件焦平面制造工艺与材料无法消除盲元问题，因而盲元后期处理方法就变得格外重要。[0003]盲元剔除方法留有诸多难点：过多判定盲元点导致图像细节丢失，过亮过暗的点目标难分辨，随机盲元难处理，老化引起新盲元难判别以及处理过程硬件难实现等问题。如中值判别检测中难以确定中值范围，阈值改变影响较大；1/10中值分界线法与正常相元比较，而忽略了亮点目标和暗点目标也属正常像元，有待改进；Kirging插值法、ROC曲线检测方式、多项式检测法等对硬件要求高，实际应用能力弱。[0004]采针对以上问题，本方法采用基于视觉特性的盲元初检测，适应人眼明显分辨过亮和过暗点特点，有效避开阈值范围难确定问题；精确检测解决检测中随机盲元、误判点目标、老化等问题，有效解决误判过多盲元造成的细节丢失问题。[0005]基于视觉特性的盲元初检测过程阈值设定对精确检测结果影响较小，人眼对像素范围敏感，为了查全盲元点，本方法采用比例检测，可以此为阈值确定初始定位结果，精确检测先累加多组场景初始盲元检测结果，并在对应的焦平面点上进行标记，并按帧累加，统计一定组以上，可对盲元分等级，根据需要对1类、2类盲元采取中值替换。发明内容[0006]本发明的目的，是要提供一种硬件实现能力强、解决细节丢失、误判亮暗点目标、随机盲元点和老化问题的盲元剔除方法。[0007]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：[0008]本方法将盲元剔除分三步实施：基于视觉特性的盲元初检测，盲元精确检测，盲元补偿。[0009]所述基于视觉特性的盲元初检测方法如下，首先设置滑动窗口大小为3×3，对滑动窗口的非中心像素8个灰度值排序，如果中心像元灰度值高于非中心像素最大值D或低于非中心像素最小值D，视为盲元，标记为‘1’，否则标记‘0’，其中，D的取值为：k为灰度等级图像；[0010]所述的盲元精确检测方法如下，首先对P个场景、每个场景T幅图像，共计p×T幅图按步骤1)处理，得到的结果按帧累加后，可得到各像素点权重值；再将像素点权重值与黑体3CN1073465