红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

文档序号:21369256发布日期:2020-07-04 04:45阅读:559来源:国知局
红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及红外成像设备制备技术领域,特别是涉及一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质。



背景技术:

目前,制冷红外探测器工作在制冷的环境中,探测器在每次上电和断电过程中往往经历高低温之间的温度冲击。由于现有制作工艺和原材料的局限性,红外成像往往存在国军标gb/t17444-2013中描述的响应率小于平均响应率1/2的死像元和噪声电压大于平均噪声电压2倍的过热像元。其中,国军标中的无效像元也称为盲元,包括死像元和过热像元两种。

在实际应用中,利用国军标中的通用判定条件无法实现所有盲元的判定,会存在盲元漏判的情况。而盲元的存在严重制约了红外成像效果,对红外探测器的应用及推广造成严重影响。实际工程中盲元在红外图像中表现为孤立或连续的亮点和暗点,部分亮点和暗点不随场景温度变化而变化,仅仅在空间上表现为灰度与周围邻域差异较大的点,形成固定盲元;部分盲元表现为随着时间的变化忽明忽暗的闪烁像元,形成闪盲元;部分盲元表现为随温度或者时间变化随机出现的亮点或者暗点,形成随机盲元。通过一定的方法对盲元进行精确检测,然后利用合适的盲元补偿算法对检测出来的盲元进行替换,从而可提高红外成像的质量,对红外探测器的应用推广具有重要应用价值。

相关技术通常通过基于黑体定标的检测方法和基于场景的检测方法来检测盲元。黑体定标法通过标定过程中获取的均匀黑体图像,然后依据国标中像元的响应率及噪声等指标判定盲元。这种方法由于原理简单,应用广泛,但是无法处理随机盲元。基于场景检测法不依赖黑体参考源,可以处理随机盲元,但普遍存在容易误判,运算量较大,受图像非均匀性影响较大的缺点。

鉴于此,如何在不增加工艺时长的基础上,可对任何一种盲元进行准确度高的盲元检测,减少盲元误判现象的发生,是所属技术领域人员需要解决的技术问题。



技术实现要素:

本申请提供了一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质,在不增加工艺时长的基础上,可快速、准确地检测任何一种类型的盲元,减少盲元误判现象的发生。

为解决上述技术问题,本发明实施例提供以下技术方案:

本发明实施例一方面提供了一种红外盲元检测方法,包括:

在红外成像设备的生产过程中,利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测;所述盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元;

在用户使用所述红外成像设备过程中,对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理,得到每个窗口的最大值和最小值;

若所述待输出红外图像满足预设判定条件,基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元;

其中,所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定,所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定,所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定;所述预设判定条件基于所述最大值、所述最小值和第四预设阈值之间的关系确定。

可选的,所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定包括:

采用黑体标定方法采集多帧连续高温图像和多帧连续低温图像;

利用非均匀性校正后的图像计算得到的增益值计算累计概率密度分布函数,以得到所述增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值;

将当前增益值不在所述预设取值范围内的像元判定为所述模型像元。

可选的,所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定包括:

计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵;

遍历所述高温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若所述高温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第一预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数,则将所述当前元素值对应的像素点归类至第一类时域盲元集中;

计算非均匀性校正后的多帧低温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到低温均值矩阵和低温时域极值绝对值矩阵;

遍历所述低温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若所述低温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于所述第五预设阈值或所述均值矩阵中任一元素值的倍数,则将所述当前元素值对应的像素点归类至第二类时域盲元集中;

合并所述第一类时域盲元集和所述第二类时域盲元集中时域盲元,以得到用于确定定标过程中的闪盲元。

可选的,所述计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵包括:

利用均值矩阵关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵,得到高温均值矩阵;所述均值矩阵关系式为:

利用时域极值计算关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温时域极值绝对值矩阵,所述时域极值计算关系式为:

式中,meanfigt1(i,j)为所述高温均值矩阵,minmaxfigt1(i,j)为所述高温时域极值绝对值矩阵,region={1,2,3,…,num},num为高温点图像的总帧数,figt1frame(i,j)为温度为t1时,第frame帧校正后的高温点图像的第i行第j列的值。

可选的,所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定包括:

计算非均匀性校正后多帧高温点图像和低温点图像的灰度均值,得到高温均值和低温均值;

将所述高温均值和所述低温均值进行相减,得到所述响应矩阵;

将所述响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值;

若所述响应矩阵中的当前元素值与所述面阵均值的差值大于预设第六预设阈值,则所述当前元素值对应的像元判定为所述响应盲元。

可选的,所述将所述响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值为:

利用面阵均值计算关系式计算所述面阵均值,所述面阵均值计算关系式为:

response(i,j)=meanfigt1(i,j)-meanfigt2(i,j);

式中,response(i,j)为所述响应矩阵,meanresponse为所述面阵均值,m*n为所述面阵的长和宽,meanfigt1(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为t1时对应像素点的均值矩阵,meanfigt2(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为t2时对应像素点的均值矩阵。

可选的,所述预设邻域值为m*n,所述若所述待输出红外图像满足预设判定条件,所述基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元包括:

若所述待输出红外图像outfig以(i,j)为中心的m*n的最大值和最小值分别为tempmax、最小值tempmin,所述预设判定条件为:

计算所述待输出红外图像去除中心点后的方差variance(i,j),所述随机闪盲元根据判定关系式进行判定,所述判定关系式为:

其中,threshold3为所述第三预设阈值,threshold4为所述第四预设阈值;若map4(i,j)为1,则所述待输出红外图像的横纵坐标为(i,j)对应的像素点为所述随机闪盲元,若map4(i,j)为0,则(i,j)对应的像素点不为所述随机闪盲元。

本发明实施例另一方面提供了一种红外盲元检测装置,包括:

标定盲元检测模块,用于在红外成像设备的生产过程中,利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测;所述盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元;所述模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定,所述闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定,所述响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定;

滑窗处理模块,用于在用户使用所述红外成像设备过程中,对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理,得到每个窗口的最大值和最小值;

随机闪盲元检测模块,用于若所述待输出红外图像满足预设判定条件,基于所述待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元;所述预设判定条件基于所述最大值、所述最小值和第四预设阈值之间的关系确定。

本发明实施例还提供了一种红外盲元检测装置,包括处理器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述红外盲元检测方法的步骤。

本发明实施例最后还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有红外盲元检测程序,所述红外盲元检测程序被处理器执行时实现如前任一项所述红外盲元检测方法的步骤。

本申请提供的技术方案的优点在于,盲元表由于是在生产过程中标定所得,其实现过程所依赖的计算机程序不写入机芯内部,不增加系统功耗,不需要额外采集数据,计算速度较快,不增加生产流程工序。在设备生产过程中利用盲元表可精确定位固定盲元,且采用经过校正的高温目标和低温目标进行判断,考虑了非均匀性校正对高低温目标的影响,可有效避免盲元误判,提升盲元检测精度;而实际使用过程中,通过设置基于场景的盲元检测的阈值,可以将均匀面上较为密集的闪点检测出来,且不对场景其他细节信息造成影响。基于场景的盲元检测与基于标定的盲元检测联合使用使得输出的红外图像更加干净,提升红外图像质量。

此外,本发明实施例还针对红外盲元检测方法提供了相应的实现装置及计算机可读存储介质,进一步使得所述方法更具有实用性,所述装置及计算机可读存储介质具有相应的优点。

应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的,并不能限制本公开。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或相关技术的技术方案,下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种红外盲元检测方法的流程示意图;

图2为本发明实施例提供的一种k累计概率密度分布示意图;

图3为本发明实施例提供的图2的局部放大示意图;

图4为本发明实施例提供的一示意性图像的第200行像元在同一环温和目标温度分别为14℃和4℃的信号值;

图5为本发明实施例提供的一示意性图像的第200行像元在同一环温和目标温度分别为14℃和4℃的信号值的差值;

图6为本发明实施例提供的一示意性图像在非均匀性校正后的第200行像元在同一环温和目标温度分别为14℃和4℃的信号值;

图7为本发明实施例提供的一示意性图像在非均匀性校正后的第200行像元在同一环温和目标温度分别为14℃和4℃的信号值的差值;

图8为本发明实施例提供的红外盲元检测装置的一种具体实施方式结构图;

图9为本发明实施例提供的红外盲元检测装置的另一种具体实施方式结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于区别不同的对象,而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可包括没有列出的步骤或单元。

在介绍了本发明实施例的技术方案后,下面详细的说明本申请的各种非限制性实施方式。

首先参见图1,图1为本发明实施例提供的一种红外盲元检测方法的流程示意图,本发明实施例可包括以下内容:

s101:在红外成像设备的生产过程中,利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测。

在本发明实施例中,红外成像设备的生产过程也即红外成像设备出厂前的标定过程。盲元表为设备出厂之前通过上位机程序进行计算得到,其可为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元。所属技术领域人员可根据实际应用场景和红外探测器的特有性质组合模型盲元、闪盲元、响应盲元,本申请对此不作任何限定。

可以理解的是,像元闪烁往往是由于探测器响应率不稳定造成的,在面对某一温度的均匀面时,同一像元在连续多帧图像中的灰度差异较大。探测器像元响应率的不稳定可以通过对某一温度下连续多帧图像对应像元的时域方差或时域极值来表示。时域方差可以检测出随时间变化比较剧烈的闪盲元,时域极值可以检测出具有一定周期性突变的闪盲元也可以检测出随时间变化比较剧烈的闪盲元。通过对不同环温、不同目标温度下的连续多帧图像对应像元的时域方差或时域极值与设定阈值的对比计算,可以得到各个环温下、各个目标温度下的闪盲元。如果在同一环温、同一目标温度下,相邻像元点的信号值差异较大,形成固定盲元。固定盲元往往是由于探测器单元响应率差异较大造成的。非均匀性校正的增益和偏置在一定程度上可以缓解探测器单元之间响应率的差异。对原始图像或者不同目标温度下的原始图像的差直接进行判断容易导致盲元的误判,盲元数目过多。盲元数目过多会直接导致盲元替换效果的劣化。对于两点校正、多点校正或者分段校正后的图像进行固定盲元的判断可以降低固定盲元判定的数目,在一定程度上减轻盲元误判。基于此,本申请的模型盲元可为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定,闪盲元可为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定,响应盲元可为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定。

需要说明的是,由于是在生产过程中进行的标定,此部分对应的计算机程序不写入机芯内部,不增加系统功耗。由于此过程在进行常规标定过程中进行,根据标定过程中高温图片和低温图片进行计算,不需要额外采集数据,计算速度较快,不增加生产流程工序。

s102:在用户使用红外成像设备过程中,对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理,得到每个窗口的最大值和最小值。

可以理解的是,红外成像设备在标定过程进行红外盲元检测并替换之后,可保证输出红外成像的质量。但是,用户使用红外成像设备过程也即红外成像设备出厂之后在实际应用过程中,红外探测器会随着时间或温度变化产生随机盲元,为了应对随着时间或者温度变化产生的随机盲元,提高输出图像的高质量,基于场景的盲元检测必不可少,这部分盲元随着环境变化而变化,实时检测出相对均匀的场景中的闪盲元,并通过盲元替换方式使得相对均匀的场景更加干净。

在本发明实施例中,预设邻域值可根据实际场景进行确定,例如可为7*7或5*5,可采用相关滑窗处理技术中窗口大小的计算方法来计算本申请的各个窗口值,并从这些值中选择出最大值和最小值。

s103:若待输出红外图像满足预设判定条件,基于待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元。

其中,预设判定条件可为基于最大值、最小值和第四预设阈值之间的关系确定,第四预设阈值和第三预设阈值可根据实际需求进行确定,本申请对此不作任何限定。第三预设阈值为基于场景中的均匀面闪点的密集程度设置的基于场景的盲元检测的阈值。在本发明实施例中可采用任何一种图像方差计算方式计算待输出红外图像的方差值,本申请对此不做任何限定。在s103实时检测出随机闪盲元后,可采用任何一种盲元替换方法例如邻域均值替换方法替换随机闪盲元,可以对场景中均匀面上较为密集的闪点进行补偿,且不对场景其他细节信息造成影响。

最后还需要说明的是,本申请的s102和s103的实现过程所依赖的计算机程序需要写入至红外成像设备的机芯内部,可通过嵌入式软件实现这两个步骤。

在本发明实施例提供的技术方案中,盲元表由于是在生产过程中标定所得,其实现过程所依赖的计算机程序不写入机芯内部,不增加系统功耗,不需要额外采集数据,计算速度较快,不增加生产流程工序。在设备生产过程中利用盲元表可精确定位固定盲元,且采用经过校正的高温目标和低温目标进行判断,考虑了非均匀性校正对高低温目标的影响,可有效避免盲元误判,提升盲元检测精度;而实际使用过程中,通过设置基于场景的盲元检测的阈值,可以将均匀面上较为密集的闪点检测出来,且不对场景其他细节信息造成影响。基于场景的盲元检测与基于标定的盲元检测的结合可以使得输出的红外图像更加干净,提升图像质量。

在上述实施例中,对于如何执行s103并不做限定,本实施例中给出一种随机闪盲元的检测方法,若s102的预设邻域值为m*n,s103可包括如下步骤:

若待输出红外图像outfig以(i,j)为中心的m*n的最大值和最小值分别为tempmax、最小值tempmin,当最大值和最小值不相等且最大值和最小值的差的绝对值小于第四遇着且中心点是最大值或者最小值时,可执行后续方差计算步骤,也就是说,本申请的预设判定条件可表示为:

当满足上述条件后,为了提高盲元检测精度,在计算方差之前,可先去除中心点,也即计算待输出红外图像去除中心点后的方差variance(i,j),随机闪盲元根据判定关系式进行判定,判定关系式为:

其中,threshold3为第三预设阈值,threshold4为第四预设阈值;若map4(i,j)为1,则待输出红外图像的横纵坐标为(i,j)对应的像素点为随机闪盲元,若map4(i,j)为0,则(i,j)对应的像素点不为随机闪盲元,也即为纹理丰富。

作为一种可选的实施方式,本申请还提供了一种模型盲元的判定方法,可包括下述内容:

采用黑体标定方法采集多帧连续高温图像和多帧连续低温图像;连续高温图像和连续低温图像的张数可相同,也可不相同,本申请对此不作任何限定。利用非均匀性校正方法例如两点校正方法或多点校正方法处理图像,然后计算校正后得到的增益值,也即k值,利用k值计算累计概率密度分布函数或概率密度函数,k累计概率密度分布示意图可如图2所示,以得到增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值;预设取值范围例如可为占比1%到占比99.9%,也可根据实际需求进行取值,这均不影响本申请的实现。由于红外成像设备为基于fpga(fieldprogrammablegatearray,现场可编程逻辑门阵列)平台开发,在fpga进行整数运算,为了提高k值精度,可在预设取值范围的基础上进行调节来放大预设取值范围,以作为最终的预设取值范围,例如该范围的端点乘同一系数值。将当前增益值不在预设取值范围内的像元判定为模型像元。

具体来说,将非均匀性校正后计算得到的k值转化为1维数组。由于k的分布函数为连续型随机变量且k∈(-∞,+∞),k的概率密度函数可为f(k),累计概率密度分布函数可为f(k)。当f(k)<f1或f(k)>f2,对应的k值被替代为最临近的阈值k1或者k2,如下关系式所示:

因此当像元的增益满足以下条件时产生模型盲元,map1(i,j)的像素点为盲元点,其中i、j为图像中的像元对应的横纵坐标,该条件可表示为:

若f1=0.0021,f2=0.9991,相应的k1=0.8931,k2=1.22,如图3所示,可根据实际情况将k1和k2进行左右平移,可得到类似效果。

此外,模型盲元也可以采用概率密度函数或者直方图、累积分布直方图来得到增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值,根据k的分布进行阈值判断。

在本发明实施例中,由于充分考虑了基于黑体的两点标定模型、多点标定模型和分段标定模型因系数受限引入的模型盲元。若不考模型盲元,直接使用现有方法计算出的增益,则会导致增益的取值范围扩大。而fpga中对于数据存储的位宽限制,计算得到的各个增益的精度会大打折扣,甚至导致非均匀性校正的失败。采用模型盲元,根据增益的分布和占比,确定增益的分布范围,可以将增益限制在一个较小的取值范围,通过移位,可以最大限度的保证求得增益的精度。

可选的,本申请还提供了闪盲元的一种实施方式下的计算过程,可包括下述内容:

计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵。在该步骤中,可计算每一段校正后的高温点图像和低温点图像的均值矩阵和时域极值绝对值矩阵。高温点图像和低温点图像的总张数可相同,也可不相同,这均不影响本申请的实现。也即可采用n段k的标定形式,也可采用一段k的标定形式,则n=1。对于多组k,只需将不同组k标定时采用的目标温度点的图像求得的盲元表进行合并。其中,可利用均值矩阵关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵,得到高温均值矩阵;可利用时域极值计算关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温时域极值绝对值矩阵。均值矩阵关系式可表示为:

时域极值计算关系式可表示为:

式中,meanfigt1(i,j)为高温均值矩阵,minmaxfigt1(i,j)为高温时域极值绝对值矩阵,region={1,2,3,…,num},num为高温点图像的总帧数,figt1frame(i,j)为温度为t1时,第frame帧校正后的高温点图像的第i行第j列的值。

遍历高温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若高温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于第一预设阈值或均值矩阵中任一元素值的倍数,则将当前元素值对应的像素点归类至第一类时域盲元集中。当时域极值绝对值矩阵minmaxfigt1中某个点的值大于第一预设阈值a1或均值矩阵中任一元素值的倍数,则该点为盲元,遍历整个时域极值绝对值矩阵minmaxfigt1,得到所有的盲元为时域盲元1,可记为map21,map21可表示为:

计算非均匀性校正后的多帧低温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到低温均值矩阵和低温时域极值绝对值矩阵。其中,可利用低温均值矩阵关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵,得到低温均值矩阵;可利用低温时域极值计算关系式计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到低温时域极值绝对值矩阵。低温均值矩阵关系式可表示为:

低温时域极值绝对值矩阵可表示为:

式中,figt2frame(i,j)表示温度为t2时,第frame帧校正后的图片第i行第j列的值,region={1,2,3,…,num}。

遍历低温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若低温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于第五预设阈值或均值矩阵中任一元素值的倍数,则将当前元素值对应的像素点归类至第二类时域盲元集中。当时域极值绝对值矩阵minmaxfigt2中某个点的值大于第五预设阈值a2或均值矩阵中任一元素值的倍数,则该点为盲元,遍历整个时域极值绝对值矩阵,得到所有的盲元为时域盲元2,可标记为map22,map22可表示为:

或者

合并第一类时域盲元集和第二类时域盲元集中时域盲元,以得到用于确定定标过程中的闪盲元。

此外,本发明实施例还可以采用时域求均值,然后每个数减去均值后,通过计算绝对值的最大值的方式得到类似的效果,同样可以检测出标定过程中的周期性突变的闪盲元。

由上可知,本发明实施例针对相关技术中闪盲元的判断往往根据时域上每个点的方差进行计算和比较,计算量较大,且由于周期性突变的盲元点的方差被众多的点平均后数值较小,此类盲元往往被遗漏。而采用时域求最大最小值差的绝对值的方法,不仅可减小计算量,还可有效检测出周期性突变盲元。

作为另外一种可选的实施方式,本申请还提供了响应盲元的一种计算方式,可包括下述内容:

本发明实施例可计算非均匀性校正后多帧高温点图像和低温点图像的灰度均值,从而得到高温均值和低温均值。然后将高温均值和低温均值进行相减,得到响应矩阵,响应矩阵例如可利用下述关系式response(i,j)=meanfigt1(i,j)-meanfigt2(i,j)计算得到,将响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值;例如可利用面阵均值计算关系式计算面阵均值,面阵均值计算关系式可表示为:

式中,response(i,j)为响应矩阵,meanresponse为面阵均值,m*n为面阵的长和宽,meanfigt1(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为t1时对应像素点的均值矩阵,meanfigt2(i,j)为非均匀性校正后的高温点图像在温度为t2时对应像素点的均值矩阵。

若响应矩阵中的当前元素值与面阵均值的差值大于预设第六预设阈值threshold6,则当前元素值对应的像元判定为响应盲元,该响应盲元map3(i,j)的判定过程可表示为:

此外,本发明实施例还可采用当响应矩阵某个像元的信号值>第六阈值*面阵均值时判定为响应盲元。

由上可知,本发明实施例针对相关技术中基于响应盲元的判定往往根据原始未经过校正的高温目标和低温目标的灰度差进行判断,没有考虑校正对高温目标和低温目标的影响,阈值设定不当,容易造成盲元误判,本申请通过采用经过校正的高温目标和低温目标进行判断,对比图4-图7可知,考虑了非均匀性校正对高低温目标的影响,在一定程度上可避免了盲元误判,提高盲元检测精度。

需要说明的是,本申请中各步骤之间没有严格的先后执行顺序,只要符合逻辑上的顺序,则这些步骤可以同时执行,也可按照某种预设顺序执行,图1只是一种示意方式,并不代表只能是这样的执行顺序。

本发明实施例还针对红外盲元检测方法提供了相应的装置,进一步使得所述方法更具有实用性。其中,装置可从功能模块的角度和硬件的角度分别说明。下面对本发明实施例提供的红外盲元检测装置进行介绍,下文描述的红外盲元检测装置与上文描述的红外盲元检测方法可相互对应参照。

基于功能模块的角度,参见图8,图8为本发明实施例提供的红外盲元检测装置在一种具体实施方式下的结构图,该装置可包括:

标定盲元检测模块801,用于在红外成像设备的生产过程中,利用预先生成的盲元表进行红外盲元检测;盲元表为由模型盲元和/或闪盲元和/或响应盲元合并得到用于确定标定过程中的固定盲元;模型盲元为根据非均匀性校正模型的增益取值范围判定,闪盲元为利用非均匀性校正后的高温点图像和低温点图像的时域极值绝对值和第一预设阈值之间的关系判定,响应盲元为采用非均匀性校正后高温点和低温点的响应矩阵和第二预设阈值之间的关系判定。

滑窗处理模块802,用于在用户使用红外成像设备过程中,对待输出红外图像按照预设邻域值进行滑窗处理,得到每个窗口的最大值和最小值。

随机闪盲元检测模块803,用于若待输出红外图像满足预设判定条件,基于待输出红外图像方差和第三预设阈值间的关系判定场景中的随机闪盲元;预设判定条件基于最大值、最小值和第四预设阈值之间的关系确定。

可选的,在本实施例的一些实施方式中,所述标定盲元检测模块801包括盲元表构建子模块,所述盲元表构建子模块可包括模型盲元确定单元,所述模型盲元确定单元用于采用黑体标定方法采集多帧连续高温图像和多帧连续低温图像;利用非均匀性校正后的图像计算得到的增益值计算累计概率密度分布函数,以得到增益值分布的区间占比在预设取值范围内的增益值;将当前增益值不在预设取值范围内的像元判定为模型像元。

在本实施例的另一些实施方式中,所述盲元表构建子模块可包括闪盲元确定单元,所述闪盲元确定单元可用于计算非均匀性校正后的多帧高温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到高温均值矩阵和高温时域极值绝对值矩阵;遍历高温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若高温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于第一预设阈值或均值矩阵中任一元素值的倍数,则将当前元素值对应的像素点归类至第一类时域盲元集中;计算非均匀性校正后的多帧低温点图像对应像素点的均值矩阵和对应像素点的时域极值绝对值矩阵,得到低温均值矩阵和低温时域极值绝对值矩阵;遍历低温时域极值绝对值矩阵中的每个元素,若低温时域极值绝对值矩阵中的当前元素值大于第五预设阈值或均值矩阵中任一元素值的倍数,则将当前元素值对应的像素点归类至第二类时域盲元集中;合并第一类时域盲元集和第二类时域盲元集中时域盲元,以得到用于确定定标过程中的闪盲元。

可选的,在本发明实施例的再一些实施方式中,所述盲元表构建子模块可包括响应盲元确定单元,所述响应盲元确定单元可用于计算非均匀性校正后多帧高温点图像和低温点图像的灰度均值,得到高温均值和低温均值;将高温均值和低温均值进行相减,得到响应矩阵;将响应矩阵对整个面阵的所有像元计算均值得到面阵均值;若响应矩阵中的当前元素值与面阵均值的差值大于预设第六预设阈值,则当前元素值对应的像元判定为响应盲元。

作为另外一种可选的实施方式,所述随机闪盲元检测模块803还可用于若待输出红外图像outfig以(i,j)为中心的m*n的最大值和最小值分别为tempmax、最小值tempmin,预设判定条件为:

计算待输出红外图像去除中心点后的方差variance(i,j),随机闪盲元根据判定关系式进行判定,判定关系式为:

其中,threshold3为第三预设阈值,threshold4为第四预设阈值;若map4(i,j)为1,则待输出红外图像的横纵坐标为(i,j)对应的像素点为随机闪盲元,若map4(i,j)为0,则(i,j)对应的像素点不为随机闪盲元。

本发明实施例所述红外盲元检测装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。

由上可知,本发明实施例在不增加工艺时长的基础上,可快速、准确地检测任何一种类型的盲元,减少盲元误判现象的发生。

上文中提到的红外盲元检测装置是从功能模块的角度描述,进一步的,本申请还提供一种红外盲元检测装置,是从硬件角度描述。图9为本申请实施例提供的另一种红外盲元检测装置的结构图。如图9所示,该装置包括存储器90,用于存储计算机程序;

处理器91,用于执行计算机程序时实现如上述实施例提到的红外盲元检测方法的步骤。

其中,处理器91可以包括一个或多个处理核心,比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器91可以采用dsp(digitalsignalprocessing,数字信号处理)、fpga(field-programmablegatearray,现场可编程门阵列)、pla(programmablelogicarray,可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器91也可以包括主处理器和协处理器,主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器,也称cpu(centralprocessingunit,中央处理器);协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中,处理器91可以在集成有gpu(graphicsprocessingunit,图像处理器),gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中,处理器91还可以包括ai(artificialintelligence,人工智能)处理器,该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器90可以包括一个或多个计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器90还可包括高速随机存取存储器,以及非易失性存储器,比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中,存储器90至少用于存储以下计算机程序901,其中,该计算机程序被处理器91加载并执行之后,能够实现前述任一实施例公开的红外盲元检测方法的相关步骤。另外,存储器90所存储的资源还可以包括操作系统902和数据903等,存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中,操作系统902可以包括windows、unix、linux等。数据903可以包括但不限于红外盲元检测结果对应的数据等。

在一些实施例中,红外盲元检测装置还可包括有显示屏92、输入输出接口93、通信接口94、电源95以及通信总线96。

本领域技术人员可以理解,图9中示出的结构并不构成对红外盲元检测装置的限定,可以包括比图示更多或更少的组件,例如传感器97。

本发明实施例所述红外盲元检测装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。

由上可知,本发明实施例在不增加工艺时长的基础上,可快速、准确地检测任何一种类型的盲元,减少盲元误判现象的发生。

可以理解的是,如果上述实施例中的红外盲元检测方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

基于此,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有红外盲元检测程序,所述红外盲元检测程序被处理器执行时如上任意一实施例所述红外盲元检测方法的步骤。

本发明实施例所述计算机可读存储介质的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。

由上可知,本发明实施例在不增加工艺时长的基础上,可快速、准确地检测任何一种类型的盲元,减少盲元误判现象的发生。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上对本申请所提供的一种红外盲元检测方法、装置及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本申请进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

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