技术特征：
1.一种基于fpga的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.从传感器获取视频图像f(x,y)，并对获取的视频图像进行二维离散傅里叶变换，得到频谱图像f(u,v)；步骤2.对二维离散傅里叶变换后得到的频谱图像f(u,v)中搜寻特殊频点；步骤3.对频谱图像中的特殊频点进行点值替换，生成新的傅里叶频谱图像f1(u,v)；步骤4.对步骤3中新生成的傅里叶频谱图像f1(u,v)进行二维离散傅里叶逆变换，得到去除固定模式噪声的图像f1(x,y)。2.根据权利要求1所述的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于：步骤1中，所述二维离散傅里叶变换的公式为：其中，f(u,v)为进行二维离散傅里叶变换后得到的频谱图像，f(x,y)为获取的视频图像，m为视频图像的宽度，n为视频图像的高度。3.根据权利要求1所述的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于：步骤2中，对二维离散傅里叶变换后得到的频谱图像f(u,v)中搜寻特殊频点具体为：对二维离散傅里叶变换后得到的频谱图像，在事先设定好的中心位置掩膜中采用混合高斯模型搜寻特殊频点，其为一系列(u,v)值，记为{a1,a2,a3,
…
}。4.根据权利要求3所述的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于：步骤3对频谱图像中的特殊频点进行点值替换具体为：依照步骤2搜寻获得的一系列(u,v)值，在原二维离散傅里叶变换后获得的频谱图像中将一系列(u,v)值对应的值替换为0，生成新的傅里叶频谱图像f1(u,v)：其中，f1(u,v)为新生成的傅里叶频谱图像，f(u,v)为进行二维离散傅里叶变换后得到的频谱图像。5.根据权利要求1所述的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于：步骤4中，二维离散傅里叶逆变换的公式为：其中，f1(x,y)为去除固定模式噪声的图像，f1(u,v)为新生成的傅里叶频谱图像，m为视频图像的宽度，n为视频图像的高度。6.根据权利要求1所述的实时固定模式噪声去除方法，其特征在于：所述步骤2中特殊频点为幅值较大且随时间变化较小的一系列(u,v)值，所述幅值较大指所述频谱图像的幅度大于设定的经验阈值t，所述变化较小指所述频谱图像满足混合高斯模型方法的判据公式；所述混合高斯模型方法的判据公式为：
其中，f
t+1
(u,v)表示第t+1帧频谱图像f(u,v)，μ
i,t
表示根据第t帧频谱图像更新的第i个高斯模型期望值，d
b
取经验值3，σ
i,t
表示根据第t帧频谱图像更新的第i个高斯模型方差值。7.一种基于fpga的实时固定模式噪声去除装置，其特征在于，包括：二维离散傅里叶变换模块，用于从传感器获取视频图像f(x,y)并进行二维离散傅里叶变换，得到频谱图像f(u,v)；特殊频点搜索模块，用于对二维傅里叶变换后的频谱图像中进行特殊频点搜索，得到一系列频点值；点值替换模块，用于对频谱图像中的特殊频点进行点值替换，生成新的傅里叶频谱图像f1(u,v)；二维离散傅里叶逆变换模块，用于对新生成的傅里叶频谱图像进行二维离散傅里叶逆变换，得到去除固定模式噪声的图像f1(x,y)。8.一种基于fpga的实时固定模式噪声去除装置，其特征在于，包括：处理器；存储器，用于存储处理器可执行指令；其中，所述处理器被配置为执行所述指令时实现权利要求1-6中任一项所述的实时固定模式噪声去除方法。9.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的实时固定模式噪声去除方法。10.一种基于fpga的实时固定模式噪声去除系统，包括eb-cmos传感器、fpga芯片和ddr存储器，其特征在于，在fpga芯片上执行如权利要求1-6中任一项所述的实时固定模式噪声去除方法，并且执行过程中生成的中间数据存储在ddr存储器中。
技术总结
本发明提供一种基于FPGA的实时固定模式噪声去除方法、装置、介质及系统。所述方法包括：步骤1.从传感器获取视频图像f(x,y)，并对获取的视频图像进行二维离散傅里叶变换，得到频谱图像F(u,v)；步骤2.对频谱图像F(u,v)中搜寻特殊频点；步骤3.对特殊频点进行点值替换，生成新的傅里叶频谱图像F1(u,v)；步骤4.新生成的傅里叶频谱图像F1(u,v)进行二维离散傅里叶逆变换，得到去除固定模式噪声的图像f1(x,y)。本发明消除了由于EB-CMOS图像传感器输出的列与列之间差异所产生的条纹状固定模式噪声，采用带有傅里叶IP核的FPGA来完成上述运算，能够实时完成运算，具有有益的技术效果。具有有益的技术效果。具有有益的技术效果。
技术研发人员：徐英伟 廖观万 宋炜 王方亮 王建平 周殿涛 吴继平 宋建华 周传
受保护的技术使用者：北京万龙精益科技有限公司
技术研发日：2022.09.28
技术公布日：2022/11/2