红外图像去条纹的方法、装置、红外探测器及存储介质与流程

本发明涉及红外探测技术领域，特别是涉及一种红外图像去条纹的方法、装置、红外探测器以及计算机可读存储介质。

背景技术：

红外热成像技术在军事和民用领域都具有广泛的应用。非制冷红外成像系统以其价格低、体积小、功耗低等优势在红外热成像技术的发展过程中占有重要地位。红外焦平面成像系统是红外成像技术发展的方向，是红外成像系统的核心器件。红外焦平面成像装置，如热像仪，通常会受到各种各样噪声的干扰，而噪声又会影响红外图像的质量。因此为了提高视觉效果，需要使用滤波技术对红外图像的噪声进行处理。

红外焦平面探测器一般含有多个放大器，探测器一行或一列输出共用一个放大器，因此会产生横向或纵向的非均匀性条纹，这种条纹噪声作为一种特殊的非均匀性噪声，在红外焦平面成像系统中尤为突出，普通的一点非均匀性校正或两点非均匀性校正方法都无法滤除此种噪声。

现有对红外图像进行去条纹的方法，在场景中有景物平行于列方向边沿出现时，容易导致将景物的列方向边沿提取到竖纹中，从而导致图像出现鬼影，如图1经过现有对红外图像进行去条纹之后的图像一所示，在电线杆上方出现了鬼影。另外，在场景中有景物平行于列方向边沿出现时，还容易造成边缘模糊。如图2经过现有对红外图像进行去条纹之后的图像二所示，电线杆的边界出现了模糊的情况。对于去除横条纹也同样存在这样的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种红外图像去条纹的方法、装置、红外探测器以及计算机可读存储介质，以解决现有对红外图像进行去条纹之后图像中容易出现鬼影以及造成边缘模糊的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种红外图像去条纹的方法，包括：

获取红外探测器输出并经过预处理的原始图像；

对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；

根据所述原始图像以及所述滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；

从所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列/横行位置，对所述竖列/横行位置不进行对应的去竖条纹/横条纹处理；

根据所述原始图像以及经过处理的所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。

可选地，所述获取红外探测器输出并经过预处理的原始图像包括：

获取红外探测器输出、并经过两点值校正以及盲元替换之后的图像，作为所述原始图像。

可选地，所述对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像包括：

采用竖条纹滤波器和/或横条纹滤波器对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像。

可选地，所述从所述竖条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列位置，对所述竖列位置不进行去竖条纹处理包括：

所述竖条纹矩阵中每一点均和位于自身像素上方的数据求取均值，得到均值矩阵；

对所述均值矩阵进行列方向中值滤波，得到中值矩阵；

计算所述均值矩阵中的列方向的次小值，得到次小值矩阵；

通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，查找景物平行于列方向边沿的列，在所述竖条纹矩阵的相应位置置0。

可选地，所述从所述横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的横行位置，对所述横行位置不进行去横条纹处理包括：

所述横条纹矩阵中每一点均和位于自身像素左边的数据求取均值，得到均值矩阵；

对所述均值矩阵进行行方向中值滤波，得到中值矩阵；

计算所述均值矩阵中的行方向的次小值，得到次小值矩阵；

通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，查找景物平行于行方向边沿的列，在所述横条纹矩阵的相应位置置0。

可选地，所述通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，查找景物平行于列方向边沿的列，在所述竖条纹矩阵的相应位置置0包括：

通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，在次小值矩阵和中值矩阵的差大于预设数值的情况下，在所述竖条纹矩阵的相应位置置0。

可选地，所述根据所述原始图像以及经过处理的所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像包括：

在次小值矩阵和中值矩阵的差不大于所述预设数值的情况下，去条纹使用的数据为对应中值矩阵中的数据。

本发明还提供了一种红外图像去条纹的装置，包括：

原始图像获取模块，用于获取红外探测器并经过预处理输出的原始图像；

滤波模块，用于对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；

条纹矩阵获取模块，用于根据所述原始图像以及所述滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；

处理模块，用于从所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列/横行位置，对所述竖列/横行位置不进行对应的去竖条纹/横条纹处理；

去条纹模块，用于根据所述原始图像以及经过处理的所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。

本发明还提供了一种红外探测器，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任一种所述的红外图像去条纹的方法的步骤。

本发明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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的红外图像去条纹的方法的步骤。

本发明所提供的红外图像去条纹的方法，通过获取红外探测器输出并经过预处理的原始图像；对该原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；根据原始图像以及滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；从竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列/横行位置，对竖列/横行位置不进行对应的去竖条纹/横条纹处理；根据原始图像以及经过处理的竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。本申请通过对疑似出现鬼影的竖列或横行位置不进行去条纹处理，能够解决现有对红外图像进行去条纹之后图像中容易出现鬼影以及造成边缘模糊的问题，提升了红外成像的图像质量。此外，本申请还提供了一种具有上述技术效果的红外图像去条纹的装置、红外探测器以及计算机可读存储介质。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有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为经过现有对红外图像进行去条纹之后的图像一；

图2为经过现有对红外图像进行去条纹之后的图像二；

图3为本发明所提供的红外图像去条纹的方法的一种具体实施方式的流程图；

图4为本申请所提供的从所述竖条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列位置，对竖列位置不进行去竖条纹处理的具体流程图；

图5为本申请所提供的红外图像去条纹的方法的另一种具体实施方式的流程图；

图6为原图一成像的示意图；

图7为对原图一仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；

图8为对原图一使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；

图9为对原图一仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；

图10为对原图一采用本申请去竖条纹后的效果示意图；

图11为原图二成像的示意图；

图12为对原图二仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；

图13为对原图二使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；

图14为对原图二仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；

图15为对原图二采用本申请去竖条纹后的效果示意图；

图16为原图三成像的示意图；

图17为对原图三仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；

图18为对原图三使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；

图19为对原图三仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；

图20为对原图三采用本申请去竖条纹后的效果示意图；

图21为原图四成像的示意图；

图22为对原图四仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；

图23为对原图四使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；

图24为对原图四仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；

图25为对原图四采用本申请去竖条纹后的效果示意图；

图26为本发明实施例提供的红外图像去条纹的装置的结构框图。

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。

本发明所提供的红外图像去条纹的方法的一种具体实施方式的流程图如图3所示，该方法包括：

步骤s101：获取红外探测器输出并经过预处理的原始图像；

本实施例中获取红外探测器输出的原始图像具体为：获取经过两点值校正之后的图像，作为所述原始图像。

需要指出的是，本申请实施例中对图像进行两点值校正能够起到对图像去噪的作用，保证后期的图像成像质量。其他能够实现去噪目的的预处理均可，在此不限于此种方式。作为一种具体实施方式，本申请还可以在红外探测器输出图像之后，对图像经过两点值校正以及盲元替换之后，作为该原始图像。

步骤s102：对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；

本步骤中对原始图像进行滤波，能够对原始图像进行去条纹的作用。具体地，可以采用竖条纹滤波器对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像，即去除了竖条纹之后的图像。当然，还可以采用其他滤波器对原始图像进行滤波，并不限于竖条纹滤波器，其他能够实现去除竖条纹作用的滤波器均可，例如，还可以采用引导滤波器对原始图像进行滤波处理，这均不影响本申请的实现。

同样地，可以采用横条纹滤波器对原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像，即去除了横条纹之后的图像。还可以采用其他滤波器对原始图像进行滤波，并不限于横条纹滤波器，其他能够实现去除横条纹作用的滤波器均可，例如，还可以采用引导滤波器对原始图像进行滤波处理，这均不影响本申请的实现。

步骤s103：根据所述原始图像以及所述滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；

具体地，将原始图像与去除竖条纹之后的图像进行差值处理，即可得到竖条纹矩阵。将原始图像与去除横条纹之后的图像进行差值处理，即可得到横条纹矩阵。

步骤s104：从所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列/横行位置，对所述竖列/横行位置不进行对应的去竖条纹/横条纹处理；

参照图4本申请所提供的从所述竖条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列位置，对竖列位置不进行去竖条纹处理的具体流程图，本申请中步骤s104针对竖条纹可以具体包括以下步骤：

步骤s1041：竖条纹矩阵中每一点均和位于自身像素上方的数据求取均值，得到均值矩阵；

竖条纹矩阵中每一个像素点均和位于自身像素上方的像素相加并求平均值，得到均值矩阵。即，竖条纹矩阵位于第i行第j列的像数据与上方第1到i-1行第j列的像素求取均值，得到均值矩阵。当然，也可以是i-1-n到i-1行；每列也可以分段，如10个连续的一组计算出1个均值，总共取10组，10组之间可以不连续，然后去该列的中值和次小值，这样实现资源使用少。值的注意的是，该步骤中求取均值的方法可以是全部上方的数据，也可以是上方的n个临近的连续数据，这均不影响本申请的实现。

步骤s1042：对所述均值矩阵进行列方向中值滤波，得到中值矩阵；

可以理解的是，本申请中对均值矩阵进行中值滤波，可以为等效中值滤波，这均不影响本申请的实现。

步骤s1043：计算所述均值矩阵中的列方向的次小值，得到次小值矩阵；

具体地，可以对均值矩阵中每一列的数值进行排序，将其中的最小值作为次小值矩阵。当次小值矩阵为3次小值矩阵时，将倒数第三个最小值作为3次小值矩阵。其中，次小值矩阵可以为1次最小值，也可以为2次、3次、4次或者5次最小值。

步骤s1044：通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，查找景物平行于列方向边沿的列，在所述竖条纹矩阵的相应位置置0。

其中，通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，在次小值矩阵和中值矩阵的差大于预设数值的情况下，在所述竖条纹矩阵的相应位置置0，其他位置使用中值滤波或者等效中值滤波矩阵中的数据。通过在次小值矩阵和中值矩阵的差不大于所述预设数值的情况下，去条纹使用的数据为对应中值矩阵中的数据，能够避免采用均值滤波造成旗杆的边缘模糊，进一步提升了红外图像的成像质量。

作为一种具体实施方式，上述次小值矩阵可以为3次小值矩阵，所述预设数值可以为2。当然还可以取其他数值，这均不影响本申请的实现。

需要指出的是，本申请不仅可以针对去除竖条纹，还可以去除横条纹。去除横条纹的过程具体可以包括：横条纹矩阵中每一点均和位于自身像素左边的数据求取均值，得到均值矩阵；对所述均值矩阵进行行方向中值滤波，得到中值矩阵；计算所述均值矩阵中的行方向的次小值，得到次小值矩阵；通过所述中值矩阵和次小值矩阵的比较，查找景物平行于行方向边沿的列，在所述横条纹矩阵的相应位置置0。其中，求取均值的方法可以是全部左方的数据，也可以为左方的n个临近的连续数据。同样地，次小值矩阵可以为1次最小值，也可以为2次、3次、4次或5次。上述过程仅对去除竖条纹进行了详细阐述，对于横条纹的去除可以参照竖条纹去除的方法的实施例，具体过程在此不再赘述。

步骤s105：根据所述原始图像以及经过处理的所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。

将原始图像与经过处理的竖条纹矩阵或横条纹做差值，生成去除条纹之后的图像。

本发明所提供的红外图像去条纹的方法，通过获取红外探测器输出并经过预处理的原始图像；对该原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；根据原始图像以及滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；从竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列/横行位置，对竖列/横行位置不进行对应的去竖条纹/横条纹处理；根据原始图像以及经过处理的竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。本申请通过对疑似出现鬼影的竖列或横行位置不进行去条纹处理，能够解决现有对红外图像进行去条纹之后图像中容易出现鬼影以及造成边缘模糊的问题，提升了红外成像的图像质量。

本申请所提供的红外图像去条纹的方法的另一种具体实施方式的流程图如图5所示，该过程包括：

步骤s201：获取两点值校正后的一幅图像x；

步骤s202：对图像x通过竖条纹滤波器进行滤波，获取到滤波后图像f(x)；

步骤s203：获取竖条纹矩阵c＝x-f(x)；

步骤s204：竖条纹矩阵中每点和上方像素求均值，得到均值矩阵v；

竖条纹中每一点均与同一列中位于该点上方的像素求均值，得到均值矩阵。

步骤s205：列方向上，求v矩阵10行以下点的中值矩阵colstripe1和3次小值矩阵colstripe3；

本实施例中对v矩阵对从第5行到最底行的点进行中值处理，得到中值矩阵。而对第1行至第5行的点不进行中值处理，这是由于前5行数据量较小，求到的均值不宜作为v矩阵中的有效值。

步骤s206：次小值矩阵和中值矩阵之差大于2的列，colstripe1对应位置设置为0；

步骤s207：根据x-colstripe1生成去竖纹图像。

图6示出了原图一成像的示意图；图7示出了对原图一仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；图8示出了对原图一使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；图9示出了对原图一仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；图10示出了对原图一采用本申请去竖条纹后的效果示意图。由图6-10进行比较可以明显看出，采用本申请去竖条纹之后图像质量更高。

图11-15对应带垂直电线杆(电线杆占大部分行)的去竖纹效果比较。其中，图11示出了原图二成像的示意图；图12示出了对原图二仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；图13示出了对原图二使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；图14示出了对原图二仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；图15示出了对原图二采用本申请去竖条纹后的效果示意图。由图11-15进行比较可以明显看出，采用本申请去竖条纹之后图像质量更高。

图16-20对应带垂直电线杆(电线杆占部分行)的去竖纹效果比较。其中，图16示出了原图三成像的示意图；图17示出了对原图三仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；图18示出了对原图三使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；图19示出了对原图三仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；图20示出了对原图三采用本申请去竖条纹后的效果示意图。由图16-20进行比较可以明显看出，采用本申请去竖条纹之后图像质量更高。

图21-25对应带垂直电线杆(电线杆占全部分)的去竖纹效果比较。其中，图21示出了原图四成像的示意图；图22示出了对原图四仅使用中值滤波方式(colstripe1)去竖条纹的效果示意图；图23示出了对原图四使用通用的求均值的方式去竖条纹的效果示意图；图24示出了对原图四仅使用次小值(colstripe3)去竖条纹后的效果示意图；图25示出了对原图四采用本申请去竖条纹后的效果示意图。由图21-25进行比较可以明显看出，采用本申请去竖条纹之后图像质量更高。

下面对本发明实施例提供的红外图像去条纹的装置进行介绍，下文描述的红外图像去条纹的装置与上文描述的红外图像去条纹的方法可相互对应参照。

图26为本发明实施例提供的红外图像去条纹的装置的结构框图，参照图26红外图像去条纹的装置可以包括：

原始图像获取模块100，用于获取红外探测器输出的原始图像；

滤波模块200，用于对所述原始图像进行滤波，获取到滤波后的图像；

条纹矩阵获取模块300，用于根据所述原始图像以及所述滤波后的图像，获取竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵；

处理模块400，用于从所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵中查找疑似出现鬼影的竖列位置，对所述竖列位置不进行去竖条纹和/或横条纹处理；

去条纹模块500，用于根据所述原始图像以及经过处理的所述竖条纹矩阵和/或横条纹矩阵，生成去除条纹后的图像。

本实施例的红外图像去条纹的装置用于实现前述的红外图像去条纹的方法，因此红外图像去条纹的装置中的具体实施方式可见前文中的红外图像去条纹的方法的实施例部分，例如，原始图像获取模块100，滤波模块200，条纹矩阵获取模块300，处理模块400，去条纹模块500，分别用于实现上述红外图像去条纹的方法中步骤s101，s102，s103，s104和s105，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

本发明还提供了一种红外探测器，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述任一种所述的红外图像去条纹的方法的步骤。

本发明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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的红外图像去条纹的方法的步骤。

本申请所提供的红外探测器与计算机可读存储介质，与上述红外图像去条纹的方法相对应，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

综上，本申请通过对疑似出现鬼影的竖列位置不进行去条纹处理，能够解决现有对红外图像进行去条纹之后图像中容易出现鬼影以及造成边缘模糊的问题，提升了红外成像的图像质量。

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。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的红外图像去条纹的方法、装置、红外探测器以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，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。