一种红外焦平面图像非均匀性条带校正方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于红外图像处理领域，更具体地，涉及到一种红外焦平面图像非均匀性 条带校正方法，适用于快速去除多传感元成像数据中的单方向条带噪声。
【背景技术】
[0002] 由于红外传感器材料、工艺水平限制和外界环境的影响，红外焦平面阵列中各探 测元间响应不一致，导致图像数据中出现非均匀性条带噪声，严重影响了后续的数据处理。 条带噪声校正的困难在于有效地去除各种不同类型的条带噪声的同时较完整地保存图像 原有的结构信息。条带校正算法可以大致分为三大类：
[0003] 第一大类基于统计匹配的方法，以直方图匹配和矩匹配方法为代表。统计匹配的 方法简单快速，易于实现。缺点是需要假设图像的行或列的统计特性一致，并且还需事先已 知条带的位置，不符合实际情况，去条带效果差。
[0004] 第二大类基于图像滤波技术，以低通滤波、功率滤波器为代表，优点在于只对条带 进行滤波处理，而不处理非条带内容，简单易于实现。但，严重依赖条带检测的准确性，漏检 的条带被忽略不被处理，错检则会将图像内容也滤除掉，导致信息丢失。实际情况中很难准 确检测条带。
[0005] 第三大类基于变分正则化方法，将条带校正问题看作估计不含条带图像的逆问 题，建立包含数据项和正则化项的能量函数，通过最小化能量函数迭代求解得到不含条 带图像。Bouali 等人的文章 《Toward optimal destriping of MODIS data using a unidirectional variational model》提出了一种遥感卫星图像条带校正的变分方法，其 能量泛函只包含X方向的梯度域数据保真项TVx(f)和y方向上的数据约束项CiTVy (f-g) 的总变分能量泛函：
[0007] 其中TV，TV ￥分别表示对图像X与y方向求总变分。第二项表示我们寻找一个 和条带图像在竖直方向有几乎一样变化的图像，因为条带噪声几乎只对水平方向的图像梯 度产生影响，而第一项表示只对条带图像在水平方向进行平滑，该模型有效的反映了条带 的单方向性质，但是该模型结果图像与原始图像在灰度值上整体出现较大偏差。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于提出一种红外焦平面图像非均匀性条带校正方法，将条带校正 问题表示为从条带图像中估计真实图像的逆问题，利用了条带只会对垂直于其的梯度产生 影响，而不影响沿其方向的梯度这一特性知识，能快速有效地去除单方向条带噪声的方法， 具有兼顾条带去除和图像细节保存的优点，适应性强，计算复杂度低。
[0009] 本发明与现有技术相比，具有如下优点：
[0010] 第一，兼顾条带去除和图像细节保存。本发明将条带校正问题表示为从条带图像 中估计真实图像的逆问题，利用了条带只会对垂直于其的梯度产生影响，而不影响沿其方 向的梯度这一特性知识。既能有效地去除条带噪声，又能较好的保存图像细节。
[0011] 第二，计算复杂度低。本发明利用分裂Bregman方法进行数值优化求解，有效地 规避了不可微项。同时采用GuasS_Sidel迭代进行求解，具有更快的收敛速度。
[0012] 第三，适应性强。本发明中提供算法参数调节接口，适应多种条带噪声。
【附图说明】
[0013] 图1为本发明方法流程图；
[0014] 图2为真实红外图像轻度条带去除效果，图2a为原始的噪声图像；图2b为非均匀 性校正后的图像；图2c为原始噪声图像与非均匀性校正后图像差值；
[0015] 图3为真实红外图像中度条带去除结果，图3a为原始的噪声图像；图3b为非均匀 性校正后的图像；图3c为原始噪声图像与非均匀性校正后图像差值；
[0016] 图4为真实红外图像重度条带去除效果，图4a为原始的噪声图像；图4b为非均匀 性校正后的图像；图4c为原始噪声图像与非均匀性校正后图像差值。
【具体实施方式】
[0017] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。
[0018] 本发明根据单方向条带噪声的特点，在提出包括灰度域数据保真项
方向的梯度域数据保真项PTVy (f_g)和X方向上的数据约束项CiTVx (f)的能量泛函，通过 分裂Bregman方法求解和离散化实现。
[0019] 实现本发明的方法是：首先利用单方向条带噪声的性质提出合理的能量泛函模 型
[0021] g(x，y)为探测器输出的条带图像，f(x，y)为原始无条带图像，E(f)表示关于待估 计图像f的能量泛函；能量泛函包括灰度域数据保真项
y方向梯度数据保真项 β TVy (f-g)和X方向梯度惩罚项aTVx (f);其中TVjP TV及别表示对图像X与y方向求总 变分；α，β是正则化参数，用于调节正则化强度。（x、y)表示图像中像素点的位置，Ω表 示图像像素坐标集合。第二行为具体展开表达式。
[0022] 分裂Bregman方法求解引入辅助变量dx, dy, bx, by,建立新的能量泛函：
[0023] CN 105184740 A I兄明 3/4 页
正则化参数，调节正则化约束强度。λ p λ 2为惩罚参数，用于约束引入的辅助变量。
[0025] 对单方向总变分去条带能量泛函模型进行迭代求解，输出得到校正后图像f。依据 新的能量泛将求解问题拆解为三个子问题，对所述三个子问题进行交替迭代求解，输出得 到校正后图像f;其中，
[0026] 第一子问题为：固定d，b，求解f，得到
[0028] 第二子问题为：固定f，b，求解d，得到
[0031] 第三子问题为：固定f，d，求解b，得到
[0034] 为了方便硬件实现，采用离散化实现。如图1所示，本发明迭代求解的具体流程如 下：
[0035] 1)输入含条带噪声的红外焦平面图像g，图像大小为MXN ;初始化迭代次数k = 1，图像fk g，辅助变量为MXN大小的零矩阵。
[0036] 2)将辅助变量4Κ?Γ1，代入能量泛函迭代目标函数求解得到校正 后图像fk;具体求解