红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置.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CN111383196A(43)申请公布日2020.07.07(21)申请号202010176384.8(22)申请日2020.03.13(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人李骏杨志强刘晓沐王松(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280代理人黎坚怡(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置(57)摘要本发明公开了一种红外图像条纹消除方法、红外探测器及存储装置。该红外图像条纹消除方法包括：获取当前帧图像数据；对当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵；根据当前帧图像数据和低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵；根据高频数据矩阵和灰度权重矩阵获取条纹数据；从高频数据矩阵中分离条纹数据，并将当前帧图像数据与条纹数据做差以消除条纹。通过上述方式，本发明能够在正常去除条纹噪声的同时尽可能保留图像细节信息，不易产生反条纹问题。CN111383196ACN111383196A权利要求书1/2页1.一种红外图像条纹消除方法，其特征在于，包括：获取当前帧图像数据；对所述当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵；根据所述当前帧图像数据和所述低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵；根据所述高频数据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据；从所述高频数据矩阵中分离所述条纹数据，并将所述当前帧图像数据与所述条纹数据做差以消除条纹。2.根据权利要求1所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述对所述当前帧图像数据进行滤波处理，获得低频数据矩阵和灰度权重矩阵包括：计算各个第一像素点的灰度值和各个第二像素点的灰度值，所述第一像素点为所述当前帧图像的像素点，所述第二像素点为所述第一像素点的邻域窗口内的像素点；根据每个所述第一像素点的灰度值与所述第二像素点的灰度值的差异，以及根据预设高斯函数生成各个与所述第二像素点对应的高斯灰度权重值；分别对每个所述第一像素点的邻域窗口内的各个与所述第二像素点对应的高斯灰度权重值求平均值，得到每个所述第一像素点对应的灰度权重值，所述灰度权重矩阵由各个所述灰度权重值组成；分别对每个所述第一像素点的邻域窗口内的所有第二像素点的灰度值以及与所述第二像素点对应的所述高斯灰度权重值进行加权处理，得到每个所述第一像素点对应的低频数据，所述低频数据矩阵由各个所述低频数据组成。3.根据权利要求2所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述当前帧图像数据和所述低频数据矩阵获得包含有条纹数据特征的高频数据矩阵包括：将所述当前帧图像数据与所述低频数据矩阵做差得到所述高频数据矩阵，所述高频数据矩阵包括各个与所述第一像素点对应的高频数据。4.根据权利要求3所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述高频数据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据包括：根据所述灰度权重矩阵确定含有所述条纹数据特征的目标像素点，将所述高频数据矩阵中与所述目标像素点对应的高频数据确定为条纹数据。5.根据权利要求4所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，所述根据所述灰度权重矩阵确定含有所述条纹数据特征的目标像素点，将所述高频数据矩阵中与所述目标像素点对应的高频数据确定为条纹数据包括：对所述灰度权重矩阵进行均值滤波处理，得到滤波权重矩阵，所述滤波权重矩阵包括各个与所述第一像素点对应的滤波权重值；计算所述滤波权重矩阵的中值，并对所述中值进行修正，得到自适应阈值；判断各个与所述第一像素点对应的滤波权重值是否大于所述自适应阈值；若是，则确定所述第一像素点为目标像素点，与所述第一像素点对应的高频数据为条纹数据；若否，则与所述第一像素点对应的高频数据为正常数据。6.根据权利要求5所述的红外图像条纹消除方法，其特征在于，在所述根据所述高频数2CN111383196A权利要求书2/2页据矩阵和所述灰度权重矩阵获取条纹数据之后，还包括：以行或列为单位，统计所述列或所述行中的所述条纹数据个数；判断所述行或所述列所包含的所述条纹数据个数是否大于预设个数阈值；当所述行或所述列所包含的所述条纹数据个数大于预设个数阈值，则确定所述行或所述列存在条纹数据；当所述行或所述列所包含的所述条纹数据个数小于或等于预设个数阈值，则确定所述行或所述列不存在条纹数据，将所述行或所述列中各个与所述第一像素点对应的所述灰度权重值与预设权重阈值进行比较；若所述灰度权重值大于所述预设权重阈值，则确定与所述第一像素点对应的高频数据为条纹数据；若所述灰度权重值小于或等于所述预设权重阈值，则确定与所述第一像