【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于紅外圖像光斑去噪，具體涉及基于高斯函數聯(lián)合使用擬合矯正紅外圖像冷反射噪聲。
技術介紹
1、紅外目標的增強與識別技術在軍事、安防、航天等領域有著廣泛的應用價值。隨著紅外傳感器技術的發(fā)展和應用領域的拓展，紅外成像系統(tǒng)已經成為了現(xiàn)代監(jiān)控與偵察的重要手段之一。然而，由于紅外成像系統(tǒng)在復雜環(huán)境下容易受到非均勻性噪聲的影響，導致圖像質量下降，進而影響目標識別的準確性和可靠性。因此，開展基于冷反射光斑去除技術的研究對于提高紅外成像系統(tǒng)的性能具有重要意義。
2、現(xiàn)有技術對冷反射光斑的去除方法精度很低，處理后的紅外圖像會產生嚴重的偽影現(xiàn)象，對提高紅外圖像質量的作用并不明顯。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術為了解決紅外成像系統(tǒng)在復雜環(huán)境下容易受到非均勻性噪聲影響的問題，提供了一種適用于冷反射光斑去除的方法，提高了紅外圖像質量。
2、所述方法包括如下步驟：
3、s1、采集并識別含有冷反射光斑的紅外圖像；
4、s2、對識別后的紅外圖像進行圖像預處理；
5、s3、構建高斯線性濾波器對預處理后紅外圖像進行濾波預處理，得到冷反射光斑的能量分布曲面；
6、s4、采用高斯擬合提取冷反射光斑的幾何特征，構建冷反射光斑模型；
7、s5、計算補償系數；
8、s6、通過線性補償，完成冷反射光斑的去除。
9、進一步，所述采集并識別含有冷反射光斑的紅外圖像具體為：通過致冷紅外傳感器采集到含有冷反射光斑的紅外圖
10、進一步，所述對識別后的紅外圖像進行圖像預處理具體為：通過圖像預處理公式：進行圖像預處理，其中，表示紅外圖像的像素值，表示紅外圖像的最大灰度值，表示均值紅外圖像中的標準差，表示自然常數，表示冷反射光斑區(qū)域的坐標到冷反射光斑中心坐標的距離；所述圖像預處理后得到和預處理后的紅外圖像，通過分析的能量分布特性，提取冷反射光斑區(qū)域對應的坐標集合。
11、進一步，所述對預處理后的紅外圖像進行濾波預處理具體為：通過構建高斯線性濾波器：進行濾波預處理，其中，表示第個窗口的像素值，表示第個窗口的像素通過移動低通濾波器平滑后輸出圖像的像素平均值，表示高斯加權的權重值，表示紅外圖像在位置的像素值，表示第個窗口的像素通過移動低通濾波器平滑后輸出圖像的像素平均值。
12、進一步，所述高斯擬合具體為：采用最小二乘法擬合冷反射光斑的能量分布曲面和高斯函數；所述幾何特征包括：冷反射光斑的中心坐標、采樣點集和冷反射光斑的擴散程度以及強度；所述冷反射光斑模型為：，?其中，表示冷反射光斑的中心坐標，表示冷反射光斑的總能量。
13、進一步，所述補償系數由冷反射光斑模型和采樣點集通過系數擬合方法計算。
14、進一步，所述線性補償具體為：通過補償系數和冷反射光斑模型對含有冷反射光斑的紅外圖像進行差分提取。
15、本專利技術所述方法的有益效果為：
16、使用高斯線性濾波器去除周圍的不必要的場景信息，將得到的能量分布曲面和高斯函數通過最小二乘法擬合，能夠準確地檢測到圖像中光斑的位置與大小，同時通過光斑的幾何特征建立光斑模型，使用系數擬合方法結合上述的光斑模型以及采樣點集，計算擬合后圖像的補償系數；使用補償系數以及光斑模型對當前紅外圖像進行線性補償，進而能夠在消除光斑的同時，對相應位置的有效信息進行增強，盡量保留圖像的有效信息，能夠有效地提高紅外相機成像質量。
17、本專利技術能夠抑制冷反射所帶來的影響，提高在低溫環(huán)境下紅外圖像的信噪比，從而去除圖像中的噪聲，能在工業(yè)上得到廣泛的應用。
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1.一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述采集并識別含有冷反射光斑的紅外圖像具體為：通過致冷紅外傳感器采集到含有冷反射光斑的紅外圖像，并對紅外圖像的冷反射光斑進行識別，得到識別后的紅外圖像。
3.根據權利要求2所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述對識別后的紅外圖像進行圖像預處理具體為：通過圖像預處理公式：進行圖像預處理，其中，表示紅外圖像的像素值，表示紅外圖像的最大灰度值，表示均值紅外圖像中的標準差，表示自然常數，表示冷反射光斑區(qū)域的坐標到冷反射光斑中心坐標的距離；所述圖像預處理后得到和預處理后的紅外圖像，通過分析的能量分布特性，提取冷反射光斑區(qū)域對應的坐標集合。
4.根據權利要求3所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述對預處理后的紅外圖像進行濾波預處理具體為：通過構建高斯線性濾波器：進行濾波預處理，其中，表示第個窗口的像素值，表示第個窗口的像素通過移動低通濾波器平滑后輸出圖像的像素平均值，表示高斯加權的權重值
5.根據權利要求4所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述高斯擬合具體為：采用最小二乘法擬合冷反射光斑的能量分布曲面和高斯函數；所述幾何特征包括：冷反射光斑的中心坐標、冷反射光斑的采樣點集和冷反射光斑的擴散程度以及強度；所述冷反射光斑模型為：，?其中，表示冷反射光斑的中心坐標，表示冷反射光斑的總能量。
6.根據權利要求5所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述補償系數由冷反射光斑模型和冷反射光斑的采樣點集通過系數擬合方法計算。
7.根據權利要求6所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述線性補償具體為：通過補償系數和冷反射光斑模型對含有冷反射光斑的紅外圖像進行差分提取。
...【技術特征摘要】
1.一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述采集并識別含有冷反射光斑的紅外圖像具體為：通過致冷紅外傳感器采集到含有冷反射光斑的紅外圖像，并對紅外圖像的冷反射光斑進行識別，得到識別后的紅外圖像。
3.根據權利要求2所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述對識別后的紅外圖像進行圖像預處理具體為：通過圖像預處理公式：進行圖像預處理，其中，表示紅外圖像的像素值，表示紅外圖像的最大灰度值，表示均值紅外圖像中的標準差，表示自然常數，表示冷反射光斑區(qū)域的坐標到冷反射光斑中心坐標的距離；所述圖像預處理后得到和預處理后的紅外圖像，通過分析的能量分布特性，提取冷反射光斑區(qū)域對應的坐標集合。
4.根據權利要求3所述的一種適用于冷反射光斑去除的方法，其特征在于，所述對預處理后的紅外圖像進行濾波預處理具體為：通過構建高斯線性濾波器：進行濾...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：董科研，張雷，閆綱琦，張功，李玉卿，劉天賜，王巖柏，
申請(專利權)人：長春理工大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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