基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，包括以下步骤：S1.将红外图像分割为背景区域和目标区域；S2.计算每一行的背景点数line_nb和目标点数line_nd；S3.计算背景区域的行平均值avg_ib和目标区域行平均值avg_id；S4.计算目标区域的行平均值的局部均值和局部均方差，计算背景区域的行平均值的局部均值和局部均方差；S5.计算目标区域的条纹噪声和背景区域的条纹噪声；S6.计算最终条纹噪声；S7.从红外图像中减去最终条纹噪声。本发明提出了将目标和背景分离，分别估计目标区域和背景区域的行均值，从而能够适应更多种场景，特别适用于视频图像的条纹滤波。
【专利说明】
基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法
技术领域
[0001] 本发明设及图像条纹滤波技术领域，特别是设及一种基于目标背景分割的红外图 像条纹滤波方法。
【背景技术】
[0002] 传统的条纹去除方法是根据行均值和方差去估计无噪声行均值，运种方法处理一 般条纹有一定效果，但是噪声具有随机、无规律的特点，而图像场景十分丰富，行均值不能 准确估计。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于目标背景分割的红外图像 条纹滤波方法，将目标和背景分离，分别估计行均值，能够适应多种场景的应用。
[0004] 本发明的目的是通过W下技术方案来实现的：基于目标背景分割的红外图像条纹 滤波方法，包括W下步骤：
[0005] SI.将红外图像分割为背景区域和目标区域；
[0006] S2.计算每一行的背景点数1 i ne_nb和目标点数1 i ne_nd;
[0007] S3.计算背景区域的行平均值avg_ib和目标区域行平均值avg_id;
[000引S4.计算目标区域的行平均值的局部均值和局部均方差，计算背景区域的行平均 值的局部均值和局部均方差；
[0009] S5.计算目标区域的条纹噪声和背景区域的条纹噪声；
[0010] S6.计算最终条纹噪声；
[0011] S7.从红外图像中减去最终条纹噪声。
[0012] 所述步骤Sl中通过图像均值分割将红外图像分割为背景区域和目标区域：
[OOU]背景区域:IMAGE_B(x，y) = l，IMAGE_D(x，y)=0;
[0014]目标区域:IMAGE_B(x,y) = 0，IMAGE_D(x,y) = 1;
[001引式中：x表示列坐标，y表示行坐标。
[0016]所述背景区域的行平均值avg_ib的计算公式为:若line_nb(y)=0,则avg_ib(y) =0,否则
[0017] 式中：line_nb表示每行背景区域像素点总个数 口
- _ '' X表示列坐标，y表行坐标；
[0018] 所述目标区域的行平均值avg_id的计算公式为:若line_nd(y) = 0,则avg_id(y) =0,否则
；
[0019] 式中，IincLnd表示每行目标区域像素点总个数，
X表示列坐标，y表行坐标。
[0020] 所述步骤S4包括W下子步骤：
[0021] S41.计算目标区域行均值2K+1点均值，2k+l表示窗口大小，滑动步长为l，k为设定 参数，l = <k< = 5;
[0022] S42.计算目标区域行平均值2K+1点均方差；
[0023] S43.计算背景区域行平均值2K+1点均值；
[0024] S44.计算背景区域行平均值2K+1点均方差；
[0025] S45.获取背景区域行均值估计值；
[00%] S46.获取目标区域行均值估计值。
[0027]所述目标区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：
[002引
[0029] 式中，y是行坐标r = -k,-k+l???k-l,k;
[0030] 所述目标行平均值2K+1点均方差的计算公式为：
[0031]
[0032] 式中，y是行坐标 r = -k,-k+l …k-1 ,k;
[0033] 所述背景区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：
[0034]
[003引 式中，y是行坐标;r = -k,-k+l...k-l ,k;
[0036] 所述背景区域行平均值2K+1点均方差的计算公式为：
[0037]
[003引 式中，y是行坐标;r = -k,-k+l...k-l ,k;
[0039] 所述背景区域行均值估计值的计算公式为：
[0040] nuc_avg_ib(y)=3vg_ib(y)*p3_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l_p3_b(y));
[0041] 式中，y表示行坐标y = l，2,3…；
[0042] pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+eps);
[004；3] 式中，y表示行坐标y = 1，2，3…；邱S为调节参数；
[0044] 所述目标区域行均值估计值的计算公式为：
[0045] nuc_avg_id(y)=曰vg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)*(l_pa_d(y));
[0046] 式中，y表示行坐标y = l，2,3…；
[0047] pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)；
[004引式中，y表示行坐标y = 1，2，3...;邱S为调节参数。
[0049] 所述目标区域的条纹噪声的计算公式为：snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景 区域的条纹噪声的计算公式为：snf_b = avg_ib-nuc_avg_ib。
[0050] 所述最终条纹噪声的计算公式为：
[0051 ] snf(y) = (snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/(line_nb(y)+line_nd (y))
[0052] 式中，y表示行坐标y = l，2,3...;
[0053] 所述从红外图像中减去最终条纹噪声的公式为：
[0054] IO = Kx,y)-snf(y)；
[0化5] 式中，y是行坐标y = l，2,3... ;x是列坐标X = I，2,3...。
[0056] 本发明的有益效果是:本发明提出了将目标和背景分离，分别估计目标区域和背 景区域的行均值，从而能够适应更多种场景，特别适用于视频图像的条纹滤波。
【附图说明】
[0057] 图1为本发明基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法的流程图。
【具体实施方式】
[0058] 下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于 W下所述。
[0059] 如图1所示，基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，包括W下步骤：
[0060] SI.将红外图像分割为背景区域和目标区域；
[0061] 所述步骤Sl中通过图像均值分割将红外图像分割为背景区域和目标区域：
[0062] 背景区域:IMAGE_B (X，y) = 1，IMAGE_D (X，y) = 0;
[0063] 目标区域:IMAGE_B(x,y) = 0，IMAGE_D(x,y) = 1;
[0064] 式中：x表示列坐标，y表示行坐标。
[0065] S2.计算每一行的背景点数line_nb和目标点数line_nd;
[0066] S3.计算背景区域的行平均值avg_ib和目标区域行平均值avg_id;
[0067] 所述背景区域的行平均值avg_ib的计算公式为:若line_nb(y)=0,则avg_ib(y) =0,否则
；
[006引式中：line_nb表示每行背景区域像素点总个数
X表示列坐标，y表行坐标；
[0069] 所述目标区域的行平均值avg_id的计算公式为:若line_nd(y) = 0,则avg_id(y) =0,否则
；
[0070] 式中，IincLnd表示每行目标区域像素点总个数，
X表示列坐标，y表行坐标。
[0071] S4.计算目标区域的行平均值的局部均值和局部均方差，计算背景区域的行平均 值的局部均值和局部均方差；
[0072] 所述步骤S4包括W下子步骤：
[0073] S41.计算目标区域行均值2K+1点均值，2k+l表示窗口大小，滑动步长为l，k为设定 参数，l = <k< = 5;
[0074] 所述目标区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：
[0075]
[0076] 式中，y是行坐标r = -k,-k+l???k-l,k。
[0077] S42.计算目标区域行平均值2K+1点均方差；
[0078] 所述目标行平均值2K+1点均方差的计算公式为：
[0079]
；
[0080] 式中，y是行坐标r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0081] S43.计算背景区域行平均值2K+1点均值；
[0082] 所述背景区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：
[0083]
[0084] 式中，y是行坐标;r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0085] S44.计算背景区域行平均值2K+1点均方差；
[0086] 所述背景区域行平均值2K+1点均方差的计算公式为：
[0087]
[008引 式中，y是行坐标;r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0089] S45.获取背景区域行均值估计值；
[0090] 所述背景区域行均值估计值的计算公式为：
[0091 ] nuc_avg_ib(y)=3vg_ib(y)*p3_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l_p3_b(y));
[0092] 式中，y表示行坐标y = l，2,3…；
[0093] pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+邱S);
[0094] 式中，y表示行坐标y = 1，2，3…；邱S为调节参数。
[00M] S46.获取目标区域行均值估计值。
[0096] 所述目标区域行均值估计值的计算公式为：
[0097] nuc_avg_id(y)=曰vg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)*(l_pa_d(y));
[009引式中，y表示行坐标y = l，2,3…；
[0099] pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)；
[0100] 式中，y表示行坐标y = l，2,3…；邱S为调节参数。
[0101] S5.计算目标区域的条纹噪声和背景区域的条纹噪声；
[0102] 所述目标区域的条纹噪声的计算公式为：snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景 区域的条纹噪声的计算公式为：snf_b = avg_ib-nuc_avg_ib。
[0103] S6.计算最终条纹噪声；
[0104] 所述最终条纹噪声的计算公式为：
[0105] snf(y)=(snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/(line_nb(y)+line_nd (y))
[0106] 式中，y表示行坐标y = l，2,3…；
[0107] S7.从红外图像中减去最终条纹噪声。
[0108] 所述从红外图像中减去最终条纹噪声的公式为：
[0109] IO = Kx,y)-snf(y)；
[0110] 式中，y是行坐标y = l，2,3…;X是列坐标X = I，2,3…。
[0111] W上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的 形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本 文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进 行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围 内。
【主权项】
1. 基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:包括以下步骤：51. 将红外图像分割为背景区域和目标区域；52. 计算每一行的背景点数line_nb和目标点数line_nd;53. 计算背景区域的行平均值avg_ib和目标区域行平均值avg_id;54. 计算目标区域的行平均值的局部均值和局部均方差，计算背景区域的行平均值的 局部均值和局部均方差；55. 计算目标区域的条纹噪声和背景区域的条纹噪声；56. 计算最终条纹噪声；57. 从红外图像中减去最终条纹噪声。2. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述步骤S1中通过图像均值分割将红外图像分割为背景区域和目标区域： 背景区域：IMAGE_B(x，y) = l，IMAGE_D(x，y)=0; 目标区域：IMAGE_B(x，y)=0，IMAGE_D(x，y) = l; 式中:x表示列坐标，y表示行坐标。3. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述背景区域的行平均值avg_ib的计算公式为：若line_nb(y) =0,则avg_ib(y) =0,否则 .d'n./ 式中：line_nb表示每行背景区域像素点总个Ix表 示列坐标，y表行坐标； 所述目标区域的行平均值avg_id的计算公式为:若1 ine_nd (y) = 0，则avg_id(y) = 0， 否则式中，lind_nd表示每行目标区域像素点总个数表示列坐标，y表行坐标。4. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述步骤S4包括以下子步骤：541. 计算目标区域行均值2K+1点均值，2k+l表示窗口大小，滑动步长为l，k为设定参 数，l =〈k〈 = 5;542. 计算目标区域行平均值2K+1点均方差；543. 计算背景区域行平均值2K+1点均值；544. 计算背景区域行平均值2K+1点均方差；545. 获取背景区域行均值估计值；546. 获取目标区域行均值估计值。5. 根据权利要求4所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述目标区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：式中，y 是行坐标 Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述目标行平均值2K+1点均方差的计算公式为：式中，y 是行坐标 Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景区域行平均值2K+1点均值的计算公式为：式中，y 是行坐标;Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景区域行平均值2K+1点均方差的计算公式为：式中，y 是行坐标;Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景区域行均值估计值的计算公式为： nuc_avg_ib(y)=avg_ib(y)*pa_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l _pa_b(y))； 式中，y表示行坐标y=l，2,3···; pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+eps)； 式中，y表示行坐标y=l，2,3··· ;eps为调节参数； 所述目标区域行均值估计值的计算公式为： nuc_avg_id(y) =avg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)>l<( l-pa_d(y))； 式中，y表示行坐标y=l，2,3···; pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)； 式中，y表示行坐标y=l，2,3··· ;eps为调节参数。6. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述目标区域的条纹噪声的计算公式为:snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景区域的条纹 噪声的计算公式为：snf_b = avg_ib_nuc_avg_ib〇7. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述最终条纹噪声的计算公式为： snf (y) = (snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/ (line_nb(y)+line_nd(y)) 式中，y表示行坐标y = 1，2，3…。8. 根据权利要求1所述的基于目标背景分割的红外图像条纹滤波方法，其特征在于:所 述从红外图像中减去最终条纹噪声的公式为： IO=I(x,y)-snf (y)； 式中，y是行坐标y=l ,2,3··· ;x是列坐标x=l ,2,3···。
【文档编号】G06T7/00GK105957032SQ201610266148
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月26日
【发明人】谢雪平, 曾衡东, 章睿, 董涛
【申请人】成都市晶林科技有限公司