[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于先驗(yàn)概率模型的紅外圖像去條紋方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410271368.1
• 申請(qǐng)日: 2014-06-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104008532B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董文德;楊新民;顏如祥;張翠俠;呂志遠(yuǎn);王連山;張平;劉赟
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務(wù)所32237
• 代理人: 胡建華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，特別涉及一種基于先驗(yàn)概率模型的紅外圖像去條紋方法。

背景技術(shù)

典型的非制冷紅外焦平面陣列由按矩陣式排布的像素和外圍讀出電路組成，其中的每一個(gè)像素都包含了溫度傳感器和絕熱結(jié)構(gòu)，這些像素利用溫度傳感器探測(cè)成像物體表面由于溫度差異造成的熱輻射能量差異，并將其轉(zhuǎn)化為可視化的圖像。

由于非制冷紅外焦平面陣列特殊的非線性能量響應(yīng)特性，使其無(wú)法像可見(jiàn)光CCD那樣獲得較為理想的成像效果，所得的紅外圖像質(zhì)量較差，包含了大量的固定模式噪聲。其中，非均勻條紋就是典型的一種固定模式噪聲，它的產(chǎn)生原因是由于在紅外焦平面陣列中，一列像素通常共用相同的讀出電路，由于各列像素的增益和偏置具有差異性，從而造成了圖像中各列像素的差異，形成了縱向條紋。縱向條紋會(huì)向嚴(yán)重影響紅外圖像質(zhì)量，遮蓋圖像細(xì)節(jié)，影響圖像的辨識(shí)性。因此，非均勻條紋去除技術(shù)對(duì)于紅外圖像后處理而言，顯得非常重要。

傳統(tǒng)的紅外去條紋方法通常采用約束最小二乘方法，關(guān)鍵在于選擇合適的約束條件，例如，可以選用各向同性總變分、各向異性總變分等等。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種能夠在僅已知單幅帶條紋紅外圖像的情況下，有效去除圖像中的條紋，提高圖像對(duì)比度和清晰度，去條紋效果好的圖像復(fù)原方法。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于先驗(yàn)概率模型的紅外圖像去條紋方法，包括如下步驟：

1)用高斯模型對(duì)復(fù)原圖像和已知帶條紋圖像的縱向一階和二階梯度差異進(jìn)行建模；

2)用先驗(yàn)概率模型對(duì)復(fù)原圖像的橫向一階和二階梯度分布進(jìn)行建模；

3)將步驟1)和步驟2)所得的模型進(jìn)行相乘得到完整的貝葉斯后驗(yàn)概率模型；

4)對(duì)所得的概率模型求負(fù)自然對(duì)數(shù)，并將其轉(zhuǎn)化為最大后驗(yàn)估計(jì)問(wèn)題；

5)采用迭代優(yōu)化方法對(duì)步驟4)所得的問(wèn)題進(jìn)行求解。

所述步驟1)中，用于對(duì)復(fù)原圖像和已知帶條紋圖像的縱向一階和二階梯度差異分布進(jìn)行建模的高斯概率模型的表達(dá)式為：

P(g|u)∝exp(-Σi=1N[(∂yg)i-(∂yu)i]2-Σi=1N[(∂yyg)i-(∂yyu)i]2)]]>