[發(fā)明專利]一種基于位移檢測配準的紅外圖像時域濾波方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210299816.3
• 申請日: 2022-03-25
• 公開（公告）號: CN114841866A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設計）人: 高偉奇;潘蘭蘭
• 申請（專利權）人: 武漢博宇光電系統(tǒng)有限責任公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/30
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時代知識產(chǎn)權代理有限公司 42238
• 代理人: 王佩

本發(fā)明公開一種基于位移檢測配準的紅外圖像時域濾波方法，方法包括以下步驟：利用紅外相機存儲N幅連續(xù)紅外圖像；對紅外圖像分別進行空間域濾波和圖像增強，得到增強后的紅外圖像；對增強圖像分別進行全局的位移檢測配準，得到由相機運動產(chǎn)生的背景運動量；對增強圖像分別逐像素進行位移檢測配準，得到圖像中目標的運動量；對背景運動量和目標的運動量進行運動方向和大小匹配，得到像素點所屬運動類型；根據(jù)像素點所屬運動類型使用時域濾波方法，得到濾波后的圖像；在相機下一幀圖像到來時，緩存的N幅連續(xù)紅外圖像向后移動一幀，并丟掉最后一幀，完成時域濾波。本發(fā)明有益效果是：提高了運動檢測的準確性，減弱了拖影的現(xiàn)象。

技術領域

本發(fā)明涉及紅外圖像處理領域，尤其涉及一種基于位移檢測配準的紅外圖像時域濾波方法。

背景技術

時域濾波算法在紅外相機圖像處理中有著廣泛的應用，使得圖像噪聲得到了較大的降低。

近年來，對時域濾波算法的研究，取得了許多成果。文獻1(一種基于時域濾波的紅外序列圖像去噪算法)，提出了一種基于時域高斯濾波的去噪方法，該方法參考空域雙邊濾波的權值分配方法，引入了灰度值的影響對時域高斯濾波的權值進行修正，意圖解決時域濾波導致的序列圖像中運動目標拖尾和模糊。文獻2(基于運動補償?shù)募t外圖像噪音時域IIR濾波算法)，從模式識別的角度出發(fā)將圖像分為運動區(qū)域和非運動區(qū)域，然后采用基于噪音分布模型的運動檢測技術與基于概率松弛法的運動區(qū)域標號技術相結合對這兩種區(qū)域進行具體劃分，對分類后的圖像采用時域IIR濾波，不同區(qū)域采用不同的影響因子，以期達到最終的運動補償。文獻3(基于全局運動估計的時域濾波方法,裝置及存儲介質(zhì))，提出了一種基于全局運動估計的時域濾波方法。該方法包括：獲取攝像裝置拍攝的當前幀圖像；基于行列方向的全局圖像均值直方圖，通過局部圖像最優(yōu)匹配算法利用參考幀圖像對當前幀圖像進行全局運動估計得到行列方向的全局運動矢量；利用行列方向的全局運動矢量對參考幀圖像進行偏移得到偏移后的參考幀圖像，并確定時域濾波系數(shù)；根據(jù)偏移后的參考幀圖像和時域濾波系數(shù)對當前幀圖像進行濾波，得到濾波后的當前幀圖像。

但是，文獻1中公開的時域濾波算法沒有針對相機運動和目標運動的情況進行處理；文獻2中公開的基于運動補償?shù)募t外圖像噪音時域IIR濾波算法沒有考慮到時域噪聲的分布模型，只是簡單的對圖像進行了不同權重的IIR濾波，且沒有考慮相機的運動；文獻3針對圖像的全局運動做了判斷處理，但是忽略了空間域噪聲對計算偏移量的影響，實驗表明空間域噪聲會對偏移量的計算帶來較大的誤差，且沒有針對圖像中的運動目標進行有效的處理。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決以上技術問題，本發(fā)明提供了一種基于位移檢測配準的紅外圖像時域濾波方法。通過圖像全局位移檢測配準和像素級位移檢測配準獲得由紅外相機運動產(chǎn)生的背景運動量和場景中目標的運動量，然后針對背景運動和目標運動的不同特點采取不同的時域降噪方法。

本申請?zhí)峁┑囊环N基于位移檢測配準的紅外圖像時域濾波方法，包括以下：

S101：利用紅外相機存儲N幅連續(xù)紅外圖像；

S102：對紅外圖像分別進行空間域濾波和圖像增強，得到增強后的紅外圖像；

S103：對增強后的紅外圖像分別進行全局的位移檢測配準，得到由紅外相機運動所產(chǎn)生的背景運動量；

S104：對增強后的紅外圖像分別逐像素進行位移檢測配準，得到紅外圖像中目標的運動量；

S105：對由紅外相機運動所產(chǎn)生的背景運動量和圖像中目標的運動量進行運動方向和大小匹配，得到像素點所屬的運動類型；

S106：根據(jù)像素點所屬的運動類型使用相應的時域濾波算法濾波，得到當前幀濾波后的紅外圖像；

S107：在相機下一幀圖像到來時，緩存的N幅連續(xù)紅外圖像向后移動一幀，并丟掉最后一幀，完成時域濾波。