一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法技術

本發明專利技術涉及紅外圖像處理技術領域，提出了一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法：首先通過十字向的一維算子計算出該點橫向和縱向的最大值和最小值，然后通過對角向的一維算子計算出該點對角方向的最大值和最小值，再由十字向和對角向一維算子的最大值和最小值分別獲得該點二維方向的最大值和最小值，最后通過閾值判斷該點是否為盲元點。本發明專利技術有益效果：不僅可以準確檢測單個盲元，同時對于水平、垂直或對角向上連續的兩個或多個盲元也可以準確檢測得到；所需的存儲開銷低，運算簡單，具有良好的通用性及可移植性，只需通過在軟件中增添相應代碼即可實現該功能，不會增加額外的硬件成本，大大降低了研制難度，縮短了研制周期。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于紅外圖像處理
，具體涉及一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法。
技術介紹
近年來，紅外焦平面陣列作為新一代紅外探測器件提高了紅外系統的空間分辨率和系統靈敏度，其應用日趨廣泛。但由于制造材料、工藝等因素的影響，紅外焦平面陣列器件不可避免的存在非均勻性，而在不均勻的極端情況下，部分探測器元失去探測能力，成為盲元。盲元的數量和分布對紅外圖像的信噪比和圖像質量產生很大的影響，如果盲元過多或者分布過于集中，則紅外圖像上將出現大量的或者過于集中的白點（黑點），這嚴重影響紅外圖像的視覺效果，如果不對這一類問題加以解決，紅外熱像儀的應用將會受到很大的限制。若能通過盲元檢測準確定位過亮或過暗的像元，再對其進行補償，將大大提高紅外焦平面陣列的成像質量?，F有的基于場景的盲元檢測算法主要有線性外推法、“3σ”法和基于噪聲特性的方法，線性外推法往往較適合孤立的盲元點的檢測，對于連續的兩個或多個盲元，該方法會失效；“3σ”法利用了概率統計的概念，認定盲元點的出現是小概率事件，在盲元點較少時該方法具有較好的效果，但是當紅外焦平面盲元率達到10%以上，甚至更高時，該方法會出現大面積的漏檢甚至錯檢；基于噪聲特性的方法能夠結合盲元的特性來檢測盲元點，但是該方法復雜，不利于硬件實現。因此，需要尋找一種新的盲元檢測方法，不僅能夠準確檢測出孤立的以及連續的盲元，而且不會出現漏檢甚至錯檢，并且利于硬件實現。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是提供一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，解決目前紅外焦平面探測器盲元檢測方法中存在缺陷的問題。本專利技術為解決上述技術問題所采用的技術方案是：一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，包括以下步驟：步驟一、將紅外成像系統通電后，系統平臺隨機采集一幀原始紅外圖像數據；對于原始紅外圖像數據中的任一點C，它的十字向相鄰各點的灰度值分別為x11，x12，x13，x14，y11，y12，y13，y14，對角向相鄰各點的灰度值分別為x21，x22，x23，x24，y21，y22，y23，y24；步驟二、分別計算點C的十字向和對角向一維算子最大值和最小值，其中：點C的x方向的一維算子最大值和最小值分別用Cx1max和Cx1min表示，y方向的一維算子最大值和最小值分別用Cy1max和Cy1min表示，點C的對角向一維算子的最大值和最小值用Cx2max、Cx2min、Cy2max和Cy2min表示，上述各最大值和最小值的計算公式為：；步驟三、根據步驟二得到的一維算子的最大值和最小值分別計算其在二維方向的最大值和最小值，二維方向的最大值和最小值分別用C1max、C1min、C2max、C2min表示，計算公式為：；步驟四、根據盲元定義，選取閾值T1、T2進行判斷：若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過熱失效元；若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過冷失效元；步驟五、系統平臺隨機采集下一幀原始紅外圖像數據，并對該原始紅外圖像數據中的點按照步驟2-4的方法進行疑似失效元檢測；步驟六、若兩幀原始紅外圖像數據的失效元的位置一致，則將一致的點確定為盲元點。本專利技術步驟四中所述的閾值T1、T2的取值范圍為10%-15%。本專利技術的有益效果是：1、本專利技術不僅可以準確的檢測出單個盲元，同時對于水平、垂直以及對角方向上連續的兩個或多個盲元也可以準確檢測得到；2、本專利技術所需的存儲開銷低，運算簡單，具有良好的通用性及可移植性，只需要通過在軟件中增添相應代碼即可實現該功能，不會增加額外的硬件成本，大大降低了研制難度，縮短了研制周期。附圖說明圖1為本專利技術圖1為多向算子像素分布圖；圖2為本專利技術實現過程的具體流程圖。具體實施方式如圖所示，一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，包括以下步驟：步驟一、將紅外成像系統通電后，系統平臺隨機采集一幀原始紅外圖像數據；對于原始紅外圖像數據中的任一點C，它的x軸正向相鄰兩點的灰度值為x13，x14，它的x軸負向相鄰兩點的灰度值為x12，x11，它的y軸正向相鄰兩點的灰度值為y12，y11，它的y軸負向相鄰兩點的灰度值為y13，y14，對角向位于第一象限的相鄰兩點的灰度值為y22，y21，對角向位于第二象限的相鄰兩點的灰度值為x22，x21，對角向位于第三象限的相鄰兩點的灰度值為y23，y24，對角向位于第三象限的相鄰兩點的灰度值為x23，x24；步驟二、分別計算點C的十字向和對角向一維算子最大值和最小值，其中：點C的x方向的一維算子最大值和最小值分別用Cx1max和Cx1min表示，y方向的一維算子最大值和最小值分別用Cy1max和Cy1min表示，點C的對角向一維算子的最大值和最小值用Cx2max、Cx2min、Cy2max和Cy2min表示，上述各最大值和最小值的計算公式為：；步驟三、根據步驟二得到的一維算子的最大值和最小值分別計算其在二維方向的最大值和最小值，二維方向的最大值和最小值分別用C1max、C1min、C2max、C2min表示，計算公式為：；步驟四、根據盲元定義，選取閾值T1、T2進行判斷：若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過熱失效元；若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過冷失效元；步驟五、系統平臺隨機采集下一幀原始紅外圖像數據，并對該原始紅外圖像數據中的點按照步驟2-4的方法進行疑似失效元檢測；步驟六、若兩幀原始紅外圖像數據的失效元的位置一致，則將一致的點確定為盲元點。進一步，步驟四中閾值T1、T2的取值范圍為10%-15%。本專利技術根據盲元在圖像中與周圍點的奇異性，利用多向聯合外推理論進行盲元檢測：首先通過十字向的一維算子計算出該點橫向和縱向的最大值和最小值，然后通過對角向的一維算子計算出該點對角方向的最大值和最小值，再由十字向和對角向一維算子的最大值和最小值分別獲得該點二維方向的最大值和最小值，最后通過閾值判斷該點是否為盲元點。如果單用十字向的算子，則只能檢測出單個盲元，對于水平或垂直方向連續的兩個或多個盲元檢測不出；如果單用對角向的算子，雖然能檢測出單個盲元和水平或垂直連續的兩個或多個盲元，但對于對角向連續的盲元則檢測不出。實施例1本實施例所采用的紅外成像系統使用的面陣大小為640×512的中波制冷型焦平面陣列探測器，該成像系統的圖像處理電路的核心器件主要由FPGA構成，FPGA芯片型號為ZYNQ7020，基于多向的盲元檢測方法在FPGA中實施。整個實施例的具體實現步驟如下：一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，包括以下步驟：步驟一、將紅外成像系統通電后，系統平臺隨機采集一幀原始紅外圖像數據；對于原始紅外圖像數據中的任一點C，它的十字向相鄰各點的灰度值分別為x11，x12，x13，x14，y11，y12，y13，y14，即它的x軸正向相鄰兩點的灰度值為x13，x14，它的x軸負向相鄰兩點的灰度值為x12，x11，它的y軸正向相鄰兩點的灰度值為y12，y11，它的y軸負向相鄰兩點的灰度值為y13，y14，對角向相鄰各點的灰度值分別為x21，x22，x23，x24，y21，y22，y23，y24，即對角向位于第一象限的相鄰兩點的灰度值為y22，y21，對角向位于第二象限的相鄰兩點的灰度值為x22，x21，對本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟一、將紅外成像系統通電后，系統平臺隨機采集一幀原始紅外圖像數據；對于原始紅外圖像數據中的任一點C，它的十字向相鄰各點的灰度值分別為x?11，x?12，x?13，x?14，y?11，y?12，y?13，y?14，對角向相鄰各點的灰度值分別為x?21，x?22，x?23，x?24，y?21，y?22，y?23，y?24；步驟二、分別計算點C的十字向和對角向一維算子最大值和最小值，其中：點C的x?方向的一維算子最大值和最小值分別用C?x1max和C?x1min表示，y?方向的一維算子最大值和最小值分別用C?y1max和C?y1min表示，點C的對角向一維算子的最大值和最小值用C?x2max、C?x2min、C?y2max和C?y2min表示，上述各最大值和最小值的計算公式為：；步驟三、根據步驟二得到的一維算子的最大值和最小值分別計算其在二維方向的最大值和最小值，二維方向的最大值和最小值分別用C?1max、C?1min、C?2max、C?2min表示，計算公式為：；步驟四、根據盲元定義，選取閾值T?1、T?2進行判斷：若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過熱失效元；若實際獲得的C點灰度值滿足或，則判斷該像素為疑似過冷失效元；步驟五、系統平臺隨機采集下一幀原始紅外圖像數據，并對該原始紅外圖像數據中的點按照步驟2?4的方法進行疑似失效元檢測；步驟六、若兩幀原始紅外圖像數據的失效元的位置一致，則將一致的點確定為盲元點。...

【技術特征摘要】
1.一種基于多向的紅外焦平面陣列盲元檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟一、將紅外成像系統通電后，系統平臺隨機采集一幀原始紅外圖像數據；對于原始紅外圖像數據中的任一點C，它的十字向相鄰各點的灰度值分別為x11，x12，x13，x14，y11，y12，y13，y14，對角向相鄰各點的灰度值分別為x21，x22，x23，x24，y21，y22，y23，y24；步驟二、分別計算點C的十字向和對角向一維算子最大值和最小值，其中：點C的x方向的一維算子最大值和最小值分別用Cx1max和Cx1min表示，y方向的一維算子最大值和最小值分別用Cy1max和Cy1min表示，點C的對角向一維算子的最大值和最小值用Cx2max、Cx2min、Cy2max和Cy2min表示，上述各最大值和最小...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉玉婷，王春江，付占方，陳錦莉，馬向華，酒銳波，
申請(專利權)人：凱邁洛陽測控有限公司，
類型：發明
國別省市：河南;41