[發(fā)明專利]應用于單幅紅外圖像非均勻校正的深度高頻網絡校正算法

在審

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• 申請日: 2018-12-04
• 公開（公告）號: CN109636747A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設計）人: 簡獻忠;呂辰
• 申請（專利權）人: 上海理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/20
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 徐穎

本發(fā)明涉及一種應用于單幅紅外圖像非均勻校正的深度高頻網絡校正算法，將單幅含有非均勻噪聲的圖像Y，先經過雙邊濾波器，分離出高頻分量I_H；將包含圖像邊緣細節(jié)以及非均勻噪聲的高頻分量I_H作為深度殘差網絡的輸入，再通過訓練后紅外圖像模型進一步擬合，得出非均勻噪聲圖像N；最后將非均勻紅外圖像Y引入通過差值結構將噪聲N從非均勻紅外圖像Y中提取出來，最終得到預估的校正紅外圖像X。成功將深度學習應用于紅外圖像非均勻校正。方法中將濾波器和差值結構的思想應用于深度學習的網絡結構設計，構建了深度高頻網絡，解決了卷積神經網絡的欠擬合和訓練復雜度高的問題，提高了校正精度，為單幅圖像非均勻校正提供一種新的思路。

技術領域

本發(fā)明涉及一種圖像數(shù)據處理技術，特別涉及一種應用于單幅紅外圖像非均勻校正的深度高頻網絡校正算法。

背景技術

對于理想的紅外焦平面陣列，有相同的入射輻射就該有一致的響應輸出。但是在實際過程中由于材料質量和制作工藝等因素的影響，每個探測器實際響應輸出并不一致，產生了紅外焦平面陣列響應的非均勻性,降低了圖像質量。因此，紅外圖像非均勻校正具有非常重要的理論和實踐意義。

目前，非均勻性校正的方法主要基于定標和基于場景的兩種校正方法。定標法的優(yōu)點是算法相對簡單，但在實際過程中由于非均勻性會隨時間和環(huán)境溫度等因素的改變而發(fā)生變化。所以，在應用中需對參考源進行多次重復定標，為了避免重復定標的問題，研究人員提出了神經網絡法、恒定平均、幀間配準算法等基于場景的非均勻性校正算法，但場景法中如果圖像序列幀間差異過大，前一幀圖像會遺留殘影在當前圖像上。單幀圖像的非均勻校正可避免幀間殘影現(xiàn)象,引起了國內外研究學者的重視。

對單幅圖紅外圖像進行非均勻校正主要可分為3類：1)對像素之間的處理，其中TENDERO和GILLE(TENDERO Y,LANDEAU S,GILLES J.Non-uniformity correction ofinfrared images by midway equalization[J].Image Processing On Line,2012(2):134-146.)提出利用局部直方圖均值和中值直方圖去除條紋非均勻性算法，該算法將每列的直方圖替換為相鄰列的中值直方圖，可以取得很好的效果，但是直方圖計算時花費的校正時間較長，且在一定程度上降低了圖像的空間分辨率；簡獻忠(簡獻忠,王凡,郭強.改進的基于壓縮感知的單幅圖非均勻校正[J].機電工程,2017,34(12):1491-1495.)提出壓縮感知與中值直方圖結合的圖像非均勻校正，減少了直方圖計算時的數(shù)據，縮短了校正時間，但是對于背景復雜的非均勻圖像，重構效果不佳；2)采用濾波算法，Cao(Y.Cao,M.Y.Yang,and C.-L.Tisse.Effective strip noise removalfor low-textured infrared imagesbased on 1D guided filtering[J].IEEE Trans Circuits Syst Video Technol,2016,26:2176–2188.)提出使用引導濾波，從原始紅外圖像中減去估計的噪聲進行非均勻校正，可以有效的在噪聲消除和細節(jié)保存之間取得良好的平衡，同時保留了圖像細節(jié)，但會有一些垂直結構從其校正結果中被錯誤地刪除。3)基于網絡學習的方法,Kuang(X Kuang,XSui,Q Chen,G Gu.Single infrared image stripe noise removal using deepconvolutional networks[J].IEEE Photon Journal,2017,9(4):1-13.)提出卷積神經網絡(SNRCNN)在仿真的單幅紅外圖像上的噪聲去除，通過先驗知識構建訓練集，并使用訓練模型進行非均勻校正，獲得比其他重建算法更好的結果，但是該算法采用的神經網絡存在欠擬合的問題，導致非均勻校正后圖像仍有部分細條紋噪聲存在，并且SNRCNN試圖直接學習噪聲和無噪聲圖像之間的復雜映射關系，加大了訓練復雜度，降低了算法的準確性。

發(fā)明內容