一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115049549A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210500015.9(22)申请日2022.05.06(71)申请人北京师范大学地址100875北京市海淀区新街口外大街19号(72)发明人黄华宋凌飞(74)专利代理机构北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙)11639专利代理师王松(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06F17/18(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法(57)摘要本发明公开的一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，属于红外图像处理领域。针对一般图像去噪方法无法有效去除条状噪声的问题，本发明首先使用列均值不一致的高斯白噪声模型对条纹噪声进行建模，有效处理噪声的列条纹结构；然后，采用稳健估计方法估计条纹噪声的列均值，有效抑制图像边缘对估计结果的影响，实现在各种场景下有效估计条纹噪声的列均值；最后，减去各列噪声均值即可得到去噪后的图像。本发明适用于红外热成像领域，可以有效弥补现有图像去噪方法在去除红外图像条状噪声方面的不足，达到在各种场景下去除条状噪声的目的。CN115049549ACN115049549A权利要求书1/1页1.一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：读取图像Y，Y为m×n矩阵，其中m代表图像高度，n代表图像宽度；步骤二：顺序选取第j列图像Y(·,j)，j＝1,2,…,n；步骤三：使用列均值不一致的高斯白噪声模型对条状噪声进行建模，并初始化第j列噪声的均值μj＝0；步骤四：定义辅助变量Ψ(·,j)，辅助变量Ψ(·,j)为一m维列向量；步骤五：更新μj，更新规则为式中η为一个实数，取值与条纹噪声的强度成反比；步骤六：重复步骤四‑五，直到μj收敛；步骤七：减去估计得到的噪声均值之后得到去噪后的图像X(·,j)，X(·,j)代表去噪后的图像的第j列，是一个m维列向量；X(·,j)由下式计算得到X(·,j)＝Y(·,j)‑μj步骤八：对每一列图像重复执行步骤一至步骤七，达到在各种场景下去除条状噪声的目的。2.如权利要求1所述的一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，其特征在于：步骤二中的Y(·,j)代表图像的第j列，为一个m维列向量。3.如权利要求1所述的一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，其特征在于：步骤三中的μj代表第j列噪声的均值，为一实数。4.如权利要求1所述的一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，其特征在于：步骤四的实现方法为，使用稳健估计方法估计μj，最小化如下代价函数式中σ为噪声的标准差。所述辅助变量Ψ(·,j)为一m维列向量，具体定义为上式中Ψ(i,j)代表Ψ(·,j)的第i行元素，Y(i,j)代表Y(·,j)的第i行元素。5.如权利要求1所述的一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，其特征在于：步骤六的实现方法为，步骤五更新前的列均值为更新后的列均值为收敛判据为其中∈为一个非常小的常量。2CN115049549A说明书1/4页一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于稳健估计的红外图像条状噪声去除方法，属于红外图像处理领域。背景技术[0002]红外成像是一种新型的成像技术。不同于传统的RGB成像或全色成像，红外成像可以直接探测物体的热辐射功率，从而在一些特殊的领域，比如夜视、测温、军事侦察等，具有传统成像无可比拟的优势。就其技术路径来说，红外成像探测器可分为制冷型和非制冷型。制冷型探测器的工作温度一般在几十开尔文左右，需要特殊的液氮制冷装置进行制冷，多用于高端装备；而非制冷型探测器在常温下就可正常工作，广泛用于民用领域。[0003]非制冷型红外探测器存在较为严重的非均匀性问题。非均匀性的产生可以归根于探测器加工工艺的缺陷导致的像元尺寸、有效吸收面积、掺杂浓度、放大电路参数等不一致；当接收相同强度的辐射时，每个像元产生的信号值存在差异。同时，像元的响应与环境温度紧密相关。当环境温度发生变化时，每个像元的响应也会发生相应的变化，从而导致非均匀性也会发生变化。总之，非均匀性的存在使得最终的成像叠加了一层“噪声”，对于每一个给定的探测器来说，这种特殊的“噪声”只受环境温度影响：环境温度稳定时，非均匀性保持不变；环境温度变化时，非均匀性也发生变化。[0004]条状噪声可以认为是一种特殊的非均匀性。其产生主要是因为放大电路(每一列像元共用一个放大器)的参数不一致。条状噪声主要表现为垂直方向的高频线状噪声(关于条状噪声的详细介绍，见何泽威.非制冷长波红外图像条状噪声消除及超分辨率技术研究[D].浙江大学,2019)。