一种红外成像系统条纹噪声去除方法
【技术领域】
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[0001]本发明属于高灵敏度红外成像及应用技术领域，基于一种制冷型红外成像硬件系统，涉及傅里叶变换的红外图像条纹噪声的去除。
【背景技术】
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[0002]随着红外成像技术的发展，人们对热红外成像系统灵敏度水平的要求越来越高，获取高灵敏度高分辨率红外图像的需求也更加迫切，经过简单非均匀性校正的红外图像已不能满足高灵敏度场合的需要，需要后续对红外图像进行去噪处理，以提高红外图像的灵敏度水平。高灵敏度红外成像系统一般采用制冷型红外焦平面器件，它由按矩阵式排布的像素和外围读出电路组成，由于焦平面阵列中各探测元响应特性不完全一致，不同的探测光敏元件对相同的红外辐射会产生不同的输出信号，使得红外图像内会出现一种条纹状的非均匀性噪声，常规的非均匀性校正算法无法去除该噪声。在实践中常采用直方图匹配以及矩匹配等方法去除此类条纹噪声，处理的方法是直接在二维图像上去除噪声。对于这些传统的红外图像降噪处理方法，并不关注噪声产生的机制，而是单纯的对噪声进行考量，会导致图像高频信息的丢失。焦平面的输出从某种意义上看其实是一种一维信号，相当于按照不同输出路数按时间先后读出不同的像元，所以在将这些像元排列为二维图像时会产生明暗的条纹噪声。此噪声的频率与焦平面的读出电路的个数紧密相关。本方法基于此问题而提出，基于红外成像的硬件特性，针对性的去除条纹噪声，可以在不损失图像信息的前提下有效去除条纹噪声。
【发明内容】
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[0003]发明目的:本发明克服了传统方法的不足，提供了一种更有效、更精确去除条纹噪声的方法。这种方法将红外二维图像转换为一维离散信号进行FFT处理，从系统的硬件特性出发提出去除噪声的方法。
[0004]本发明提出的红外成像系统条纹噪声去除方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0005]I)利用基于MXN规模的焦平面阵列的的红外成像系统，对均匀的黑体进行成像，将得到的图像像元按照P路读出电路输出的排列顺序，以1，2，3...Ρ路的顺序按时间先后排列成一维，得到I(N)数列。其中M为焦平面的列个数，其中M为P的整数倍。
[0006]2)对I)中得到的一维离散数据进行FFT变换:
[0007]F = FFT(KN))
[0008]W = abs (F)
[0009]以采样频率为A (A应大于N、M，具体值影响步骤4中的精度，典型值取length (I))做出频谱图。
[0010]其中FFTO表示快速一维傅里叶变换，abs O表示数列I频域幅度的提取函数。
[0011]3)对2)中得到的W数列的频率与幅值的图像，X轴以下式为坐标(I?Iength(I)) XA/length⑴，Y轴坐标幅值为W。此时得到红外图像系统对黑体成像的一维数列中存在的频率谱线图。其中length⑴为数列I的长度。
[0012]4)对3)中得到的谱线图，其谱线Y轴幅值对应着数列I中以(A/x)个像元为周期的条纹噪声强度。其中X为谱线对应的X轴坐标。
[0013]5)对3)中的谱线图中幅值很高且对应于数列I中以Ρ，Μ/η(η为1，2，3...)和M个像元为周期的谱线，记录其X轴坐标xl, χ2, χ3…，xl*，x2*，x3*…，其中xl、xl*对应P个像元为周期的谱线，以此类推。则这些谱线的位置对应于F数列中的谱线位置为(xl，x2, x3…xl*，x2*，x3*...) /AX length (I)。
[0014]6)输入待降噪的红外图像，如I)中所示，转变为一维数列并进行FFT转换，以5)中得到的谱线位置将FFT转换结果中对应的值置零。
[0015]7)将6)中置零后的数列FFT逆变换，并将一维数列按照I)中的规则拼回原二维图像，得到去除条纹噪声后的红外图像。
[0016]本发明相对于现有方法具有如下的优点及效果:
[0017]本发明从系统的硬件角度出发，考虑了条纹噪声产生的原因，并针对性的将二维图像转变为一维图像进行降噪，可以更有效的提取噪声，分离噪声与有用信号，避免了对二维图像处理时的盲目性。
[0018]本发明以黑体图像对条纹噪声的频谱位置进行标定，并可普遍用于后续的图像降噪，提高了降噪的准确性。
[0019]本发明使用傅里叶去谱线的方式代替传统的滤波方式。可以针对性的去除由读出电路产生的条纹噪声，并完全保留了图像的高频部分，该方法能更有效地去除噪声，并完整保留图像细节。
【附图说明】
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[0020]图1是本发明的基于傅里叶变换的红外图像去除条纹噪声方法的总体框图。
[0021]图2是本发明实施例中原始黑体图像(a)与处理后的黑体图像(b)的对比。
[0022]图3是本发明实施例中黑体图像的谱线图(a)原图与处理后(b)的对比。
[0023]图4是本发明实施例中待降噪图像(a)与经过处理后的图像(b)的对比。
[0024]图5是本发明实施例中最终得到的处理图像。
【具体实施方式】
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[0025]下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
[0026]如图1，以基于4路读出电路输出的320 X 256焦平面为硬件的红外成像系统为例，改进的红外系统条纹噪声去除方法，包括以下步骤:
[0027]I)利用系统对均匀黑体成像。将得到的图像像元按照四路读出电路输出的排列顺序，以1，2，3，4路的顺序按时间先后排列成一维，得到I (N)数列。320为列数。
[0028]2)对I)中得到的一维离散数据以采样频率为81920进行FFT变换:
[0029]F = FFT(KN))
[0030]W = abs (F)
[0031]其中FFTO表示快速一维傅里叶变换，abs Q表示数列I频域幅度的提取函数。
[0032]3)对2)中得到的W数列做出频率与幅值的图像，X轴坐标为1: length⑴)X 81920/length (I)), Y轴坐标为W。此时得到红外图像系统对黑体成像的一维数列中存在的频率谱线图。其中length⑴为数列I的长度。
[0033]4)对3)中得到的谱线图，其谱线对应着数列I中以(81920/x)个像元为周期的条纹噪声。其中X为谱线对应的X轴坐标。
[0034]5)对3)中的谱线图中幅值很高且对应于数列I中以4，160, 320个像元为周期的谱线，记录其 X 轴坐标 257，509，20481，81665，81413，61441。
[0035]6)输入待降噪的红外图像，如I)中所示，转变为一维数列并进行FFT转换，以5)中得到的谱线位置将FFT转换结果中对应的值置零。
[0036]7)将6)中置零后的数列FFT逆变换，并将一维数列拼回原二维图像，得到去除条纹噪声后的红外图像。
[0037]如图2(a)所示，为没有经过本文方法处理的黑体图像局部放大，其中可以明显的看到存在着条纹状噪声，图2(b)为经过本文方法处理后的图像，条纹噪声已基本去除了。图3是黑体图像处理前后谱线图的变化对比，可以看到条纹噪声主要就是由几条幅值过高的谱线所对应的频率造成。
[0038]以此谱线位置为标准，对外景图像进行降噪，如图4(b)所示为本实施例的去条纹结果，将图4(b)与图4(a)中的原始带条纹图像比较，可见，其中的条纹得到了有效去除，丰富了图像细节，同时图像的细节尤其是边缘部分得到了完整的保留，大幅提高了图像质量。图5是处理后经过灰度调节的图像。
[0039]以上所述仅为本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅限于上述实施方式，凡是属于本发明原理的技术方案均属于本发明的保护范围。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明的原理的前提下进行的若干改进和润饰，这些改进也应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种红外成像系统条纹噪声去除方法，其特征在于包括如下步骤: 1)利用基于MXN规模的焦平面阵列的红外成像系统，对均匀的黑体进行成像，将得到的图像像元按照P路读出电路输出的排列顺序，以1，2，3...Ρ路的顺序按时间先后排列成一维，得到I (N)数列，其中M为焦平面的列个数，其中M为P的整数倍； 2)对步骤I)中得到的一维离散数据进行FFT变换: F = FFT[I(N)] (I) W = abs (F) (2) 以采样频率为A(A应大于N、M，典型值取Iength(I))做出频谱图；其中FFT()表示快速一维傅里叶变换，abs O表示数列I频域幅度的提取函数； 3)对步骤2)中得到的W数列的频率与幅值的图像，X轴以下式为坐标(I?Iength(I)) X A/length (I)，Y轴幅值坐标为W，此时得到红外图像系统对黑体成像的一维数列中存在的频率谱线图，其中Iength(I)为数列I的长度； 4)对步骤3)中得到的谱线图，其谱线Y轴幅值对应着数列I中以(A/x)个像元为周期的条纹噪声强度，其中X为谱线对应的X轴坐标； 5)对步骤3)中的谱线图中幅值很高且对应于数列I中以P，M/n，n为1，2，3...，和M个像元为周期的谱线，记录其X轴坐标xl, χ2, χ3…，xl*，2*，x3*...,其中xl、xl*对应P个像元为周期的谱线，以此类推；则这些谱线的位置对应于F数列中的谱线位置为(xl，x2, x3…xl*，x2*，x3*...)/AX length (I)； 6)输入待降噪的红外图像，如步骤I)中所示，转变为一维数列并进行FFT转换，以5)中得到的谱线位置将FFT转换结果中对应的值置零； 7)将步骤6)中置零后的数列FFT逆变换，并将一维数列按照步骤I)中的规则拼回原二维图像，得到去除条纹噪声后的红外图像。
【专利摘要】本发明公开了一种红外成像系统条纹噪声去除方法，其实施步骤如下：1)利用红外成像系统对黑体成像并将得到的红外图像转换为一维数列；2)将得到的一维数列进行FFT傅里叶变换；3)对变换后频谱图中代表条纹噪声的谱线进行标定；4)以标定的谱线位置对同样转换为一维数列的待降噪图像FFT转换后的结果进行处理；5)将处理后的结果逆变换为一维数列，然后拼接回二维图像。本发明克服了传统红外图像噪声去除方法不足，提供了一种更有效、更精确去除条纹噪声的方法。本发明能够有效去除红外图像中的条纹噪声，并不损失图像原信息，获得高质量的复原图像。
【IPC分类】H04N5-217, H04N5-33
【公开号】CN104580937
【申请号】CN201510029313
【发明人】姬弘桢, 王建宇, 李春来, 金健, 周潘伟
【申请人】中国科学院上海技术物理研究所
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2015年1月21日