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一種紅外焦平面非均勻性指紋提取及圖像校正方法

文檔序號(hào):7723633閱讀:233來(lái)源:國(guó)知局
專利名稱:一種紅外焦平面非均勻性指紋提取及圖像校正方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于紅外成像技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種紅外焦平面非均勻性校正方法。
背景技術(shù)
紅外焦平面陣列(IPFPA)技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今紅外成像技術(shù)發(fā)展的主要方向。與線
陣掃描成像方式相比,焦平面陣列元敏感度高,能夠獲得有關(guān)物體更多的表面信息以及更
高的、可變的幀速率,正迅速成為紅外成像技術(shù)的主流器件。除在軍事上得到廣泛應(yīng)用外,
還在夜視儀、海上營(yíng)救搜索、天文、工業(yè)熱探測(cè)和醫(yī)學(xué)等民用領(lǐng)域有飛速的發(fā)展。 但是由于制造工藝和使用環(huán)境的影B向,使得圖像的非均勻性成為制約紅外焦平面
探測(cè)器性能的限制性因素。單點(diǎn)掃描成像方式不存在紅外響應(yīng)非均勻性的問(wèn)題,線陣掃描成像方式中的響應(yīng)非均勻性也是只存在于線陣方向,而對(duì)于焦平面陣列,這種紅外響應(yīng)的非均勻性存在于整個(gè)像平面上,稱為固定圖案噪聲,嚴(yán)重影響成像質(zhì)量,所以必須進(jìn)行非均勻性校正。 常見(jiàn)的非均勻校正方法有基于定標(biāo)和基于場(chǎng)景兩類。定標(biāo)類中兩點(diǎn)法是常用的方法。華中科技大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所張?zhí)煨虻热嗽凇断到y(tǒng)工程與電子技術(shù)》2005年第27巻第7期《紅外焦平面非均勻性校正兩點(diǎn)法的優(yōu)化實(shí)現(xiàn)》 一文中分析了紅外焦平面非均勻性校正兩點(diǎn)法的基本原理,推導(dǎo)出了兩點(diǎn)校正的定點(diǎn)公式,并分析了該定點(diǎn)公式的誤差。在實(shí)際硬件處理過(guò)程中對(duì)定點(diǎn)校正公式進(jìn)行了匯編優(yōu)化,極大地提高了校正的速度,其結(jié)果表明優(yōu)化方法是簡(jiǎn)單、有效的。兩點(diǎn)法原理簡(jiǎn)潔,易于硬件實(shí)現(xiàn)和集成,但它受限于IRFPA響應(yīng)漂移帶來(lái)的校正誤差,并且需要參考源進(jìn)行標(biāo)定,使設(shè)備變得復(fù)雜。
基于場(chǎng)景類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一些改進(jìn)方法的基礎(chǔ)。華中科技大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所曹治國(guó)等人在《紅外與激光工程》2000年第29巻第1期《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的焦平面器件非均勻性校正技術(shù)研究》 一文中分析傳統(tǒng)非均勻性校正方法的缺點(diǎn),指出自適應(yīng)校正紅外焦平面非均勻性的必要性。研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)非均勻性校正算法,探討了最近4領(lǐng)域像素平均、最近4領(lǐng)域像素灰度加權(quán)和8領(lǐng)域像素灰度加權(quán)等三種情況?;趫?chǎng)景的方法能夠適應(yīng)性地更新校正系數(shù),但這類算法實(shí)時(shí)性不高,需要特殊并行計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院汪民等人在《紅外技術(shù)》2007年第6期《一種非制冷焦平面陣列圖像漂移的雙溫度補(bǔ)償新方法》一文提出了一種雙變量線性回歸模型進(jìn)行圖像溫度漂移補(bǔ)償?shù)男路椒?。它研究了溫度漂移,分析了環(huán)境溫度與機(jī)芯溫度的規(guī)律和相互之間的關(guān)系,較好地解決了非制冷IRFPA的圖像輸出因漂移造成圖像測(cè)溫偏差大的工業(yè)應(yīng)用難題。 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院白俊奇等人在《基于環(huán)境溫度補(bǔ)償?shù)募t外焦平面探測(cè)器非均勻性校正模型》一文中通過(guò)分析環(huán)境溫度變化對(duì)紅外焦平面陣列探測(cè)器輸出的影響,建立了一種基于環(huán)境溫度和目標(biāo)溫度非線性的非均勻性理論模型,實(shí)驗(yàn)表明能夠提高非均勻性校正的精度。
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常規(guī)算法有的復(fù)雜,耗時(shí)長(zhǎng);有的需要每次校正都用均勻擋板去獲取背景幀,校正 過(guò)程繁瑣;有的算法雖然考慮到探測(cè)器本身隨環(huán)境溫度變化的規(guī)律,但是需要記錄大量的 數(shù)據(jù),不便于硬件的實(shí)現(xiàn)。而本方法利用小波分解分析焦平面所成圖像,發(fā)現(xiàn)在低頻和高 頻部分都具有某相對(duì)穩(wěn)定的特性及其變化規(guī)律,類似于人類的指紋。所以在分析了傳統(tǒng)方 法的不足后,本發(fā)明提出了一種基于非均勻性指紋小波分解的紅外焦平面校正方法。它不 需要像定標(biāo)類校正方法周期性的定標(biāo),也不需要像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法要特殊并行計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí) 現(xiàn)。在實(shí)際校正中,利用探測(cè)器上的溫度敏感元件測(cè)出此時(shí)的環(huán)境溫度,讀取所存儲(chǔ)的指 紋,通過(guò)小波分解和逆變換就可以實(shí)現(xiàn)校正過(guò)程。該方法不需要背景幀,從定量和定性分析 校正后的效果都有很大的改善。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出了非均勻性指紋的定義、一種紅外焦平面非均勻性指紋小波分解提取 方法及其在紅外焦平面非均勻性校正中的應(yīng)用方法。由生產(chǎn)工藝決定,每個(gè)紅外焦平面都 有相對(duì)穩(wěn)定的非均勻模式及其隨溫度變化的規(guī)律,這兩者統(tǒng)稱為指紋。其方法是通過(guò)對(duì)探 測(cè)器焦平面的非均勻性模式及隨溫度變化的規(guī)律進(jìn)行研究,利用小波分解對(duì)焦平面在對(duì)角 高頻、水平高頻、垂直高頻和低頻部分的特性進(jìn)行研究,提出了一種紅外焦平面非均勻性指 紋提取方法,并且,利用上述提取方法提取的指紋數(shù)據(jù),對(duì)紅外焦平面實(shí)際成像的圖像進(jìn)行 非均勻性的校正。與常規(guī)校正算法相比,該方法最大特點(diǎn)是不需要背景幀,校正過(guò)程簡(jiǎn)潔, 校正效果明顯改善。 —種基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法,其中所述的紅外焦平面 非均勻性指紋包括對(duì)角高頻指紋、水平高頻指紋、垂直高頻指紋和低頻指紋四部分,具體步 驟如下 —、數(shù)據(jù)獲取步驟,從紅外焦平面工作環(huán)境溫度從設(shè)定的下限開始,每間隔恒定的 環(huán)境溫度增量,采集一組面源黑體的圖像序列,直至設(shè)定的環(huán)境溫度上限,共獲取多組面源 黑體圖像序列; 二、數(shù)據(jù)處理步驟,從所述多組圖像序列的每一組中都選取紅外焦平面工作穩(wěn)定
后的任意連續(xù)幾幀圖像,取這幾幀圖像的時(shí)域平均作為基準(zhǔn)圖像,將上述基準(zhǔn)圖像進(jìn)行小
波一級(jí)分解,得到四個(gè)分量低頻分量、垂直高頻分量、水平高頻分量和對(duì)角高頻分量; 三、指紋提取步驟,選取上述任一組中的對(duì)角高頻分量作為紅外焦平面對(duì)角高頻
指紋,任一組中的水平高頻分量作為紅外焦平面水平高頻指紋,選取臨界環(huán)境溫度以上的
任一組的垂直高頻分量作為第一垂直高頻指紋,臨界環(huán)境溫度以下的任一組的垂直高頻分
量作為第二垂直高頻指紋,上述第一垂直高頻指紋和第二高頻指紋均作為紅外焦平面的垂
直高頻指紋;而紅外焦平面低頻指紋則以上述每一組中紅外焦平面穩(wěn)定工作后的同一幀圖
像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用歸一化和最小二乘法算法計(jì)算得出, 其中,所述的臨界環(huán)境溫度確定的原則為若某環(huán)境溫度以上的任一組的垂直高
頻分量和該環(huán)境溫度以下的任一組的垂直高頻分量的差值,大于該環(huán)境溫度以上的任意兩
組的垂直高頻分量的差值或大于該環(huán)境溫度以下的任意兩組的垂直高頻分量的差值,則該
環(huán)境溫度即為臨界環(huán)境溫度。
進(jìn)一步地,所述的數(shù)據(jù)獲取步驟包括
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(1)首先讓面源黑體的溫度恒定; (2)其次使紅外焦平面工作在環(huán)境溫度為Ta的恒溫箱中,從探測(cè)器開機(jī)直至穩(wěn)定工作一段時(shí)間期間,共采集FrmNumber幀面源黑體圖像,F(xiàn)rmNumber表示所采集到的黑體圖像的幀數(shù),Ta為所述數(shù)據(jù)獲取步驟中設(shè)定的環(huán)境溫度的下限; (3)然后讓環(huán)境溫度增加A Ts, A Ts為恒定值,使紅外焦平面工作在A Ts+Ta的恒溫箱中,從探測(cè)器開機(jī)直至穩(wěn)定工作一段時(shí)間期間,同樣采集FrmNumber幀面源黑體圖像;
(4)在步驟(3)的基礎(chǔ)上,讓環(huán)境溫度依次增加ATs,每增加一次也同樣采集FrmNumber幀黑體圖像,直至環(huán)境溫度變?yōu)門SH, TSH為所述數(shù)據(jù)獲取步驟中設(shè)定的環(huán)境溫度的上限;
這樣,共采集到N組面源黑體圖像序列
W = ii5f^L + i 其中N為自然數(shù)。
進(jìn)一步地,所述的低頻指紋的計(jì)算包括 (1)矩陣Z自②1的計(jì)算將環(huán)境溫度L等于所述設(shè)定的上限T^時(shí)的黑體圖像序列進(jìn)行小波一級(jí)分解,選取紅外焦平面工作穩(wěn)定后的第k幀的低頻分量作為矩陣Z^x②1,
其中,k為自然數(shù),n為自變量,取值從1到N,每取一值表示Tsn為某一環(huán)境溫度,N為自然數(shù),表示所述多組圖像序列的組數(shù),在符號(hào)Z^x②1中的R表示矩陣行數(shù),即紅外焦平面像元陣列的行數(shù),C表示矩陣列數(shù),即紅外焦平面像元陣列的列數(shù),R/2、 C/2表示小波一級(jí)分解后矩陣的行數(shù)和列數(shù)減半;
(2)參數(shù)Pl、 p2、 p3、 p4的計(jì)算 首先把上述多組圖像序列都進(jìn)行小波一級(jí)分解,將所述第k幀圖像的低頻分量矩陣都相對(duì)于矩陣Z^x②1進(jìn)行歸一化,如下式Ai (! , /) 二/t^《,力/Z]j"xc/2(/,力, "=1,...,^ , 其中,/^(Z',力表示環(huán)境溫度為TSn時(shí),圖像序列中的所述第k幀圖像小波一級(jí)分解
后,低頻分量矩陣中元素(i, j)的值,D&表示/7^歸一化后的結(jié)果,是和/7^規(guī)格一樣的矩陣, 從矩陣Ai"中任選一個(gè)參考點(diǎn)(x, y),讓n從1到N取值,組成規(guī)格為1 XN的向量,記為5 ,符號(hào)上的橫線表示該符號(hào)是向量, 將N組數(shù)據(jù)(r&,^)按最小二乘原理進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)+ 1 + , 其中,fu表示W(wǎng)^中元素的逼近值,L表示環(huán)境溫度,Pi、P2、P3、P4為待求參數(shù); (3)參數(shù)p5、 p6、 p7的計(jì)算 在環(huán)境溫度T^下,在歸一化矩陣Ai"中,選取任意兩個(gè)位置(Xl, y》和(x2, y》,它們的差值4^由下式計(jì)算
<formula>formula see original document page 8</formula>
讓n從1到N取值,4j"可得到N個(gè)值,因此可看成1XN的向量<^& ,把6^"里的N
個(gè)元素相對(duì)于第一個(gè)元素^^(1)進(jìn)行歸一化,即
I =《/《(1) w = 1,... , 是d&"歸 一化的結(jié)果,是1 XN的向量,選擇以下的數(shù)學(xué)模型,將N對(duì)數(shù)據(jù)
C L,V7i")按最小二乘原5里進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)P5、 Pe、 P7 -
少"5《+/ 6*7^+/77 , 其中y表示《中元素的擬合值,T^表示環(huán)境溫度,p5、p6、p7為待求參數(shù);
(4)矩陣ZK/2XC/22的計(jì)算 當(dāng)n =丄時(shí),歸一化矩陣/\即為/\ ,i^中任一元素(i, j)的值和所述參考點(diǎn)(X, y)的值相減:<formula>formula see original document page 8</formula>
得到第二個(gè)矩陣Zr/2XC/22, Zr/2XC/22是和"&規(guī)格一樣的矩陣; 上述矩陣Z^x^、矩陣ZK/2XC/22及參數(shù)Pl、p2、p3、p4、p5、p6和p7統(tǒng)稱為所述低頻指紋。 —種應(yīng)用所述的基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法對(duì)紅外探測(cè)器圖像非均勻性進(jìn)行校正的方法,包括 (1)指紋提取及存儲(chǔ)步驟利用所述的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法提取出探測(cè)器紅外焦平面的非均勻性指紋,包括對(duì)角高頻指紋X^x②D、水平高頻指紋X^x②H、垂直高頻指紋X^w/、低頻指紋中矩陣Z^x^、Z^x②2及參數(shù)Pl、p2、p3、p4、p5、p6和p7,并存儲(chǔ)于探測(cè)器的存儲(chǔ)單元中, 其中R表示矩陣行數(shù),即紅外焦平面像元陣列的行數(shù),C表示矩陣列數(shù),即紅外焦
平面像元陣列的列數(shù),R/2、C/2表示小波一級(jí)分解后矩陣的行數(shù)和列數(shù)減半; (2)測(cè)溫步驟探測(cè)器的溫度敏感元測(cè)量紅外焦平面工作環(huán)境溫度; (3)小波分解步驟將紅外焦平面獲取到的一幅實(shí)際景物圖像oriX進(jìn)行小波一
級(jí)分解,得到低頻分量oriXA、水平高頻分量oriXH、垂直高頻分量oriXv和對(duì)角高頻分量
oriXD ; (4)讀取指紋步驟讀取存儲(chǔ)于存儲(chǔ)單元中的非均勻性指紋,其中對(duì)于垂直高頻指紋需根據(jù)紅外焦平面的工作環(huán)境溫度進(jìn)行選擇,若環(huán)境溫度高于臨界環(huán)境溫度,讀取第一垂直高頻指紋;若環(huán)境溫度低于該臨界環(huán)境溫度,讀取第二垂直高頻指紋;[OO53] (5)小波逆變換步驟 首先,將步驟(4)中讀取出的非均勻性指紋中的低頻指紋作如下處理,得到矩陣<formula>formula see original document page 8</formula>
t, = a + , . —p3—2p4*rs + (a *《+ a * 4 + A) * ZLxC/2
其中Temp是為了描述方便臨時(shí)引入的一個(gè)符號(hào),表示計(jì)算后的結(jié)果,而^表示點(diǎn) 乘,該符號(hào)兩邊操作數(shù)必須為兩個(gè)規(guī)格一致的矩陣,表示該兩矩陣對(duì)應(yīng)位置的元素相乘,結(jié) 果為一個(gè)矩陣,規(guī)格和操作數(shù)矩陣一致;
Xr/2 x c/2

然后,將UK/2xe/2A和對(duì)角高頻指紋X^x②D、水平高頻指紋XK/2xe/2H及垂直高頻指紋
作如下運(yùn)算
腳r ,f—《c/2 ,
y = oriZ r - X:/2xC/2 腳I d = w漢d -《2xc/2 ,
用newXA、 newXH、 newXv和newXD作為輸入圖像oriX校正后的低頻分量、水平高頻 分量、垂直高頻分量和對(duì)角高頻分量,進(jìn)行小波逆變換,便可得到校正后的圖像。 所述測(cè)溫步驟中,溫度敏感元實(shí)時(shí)測(cè)量環(huán)境溫度,假定獲取前一幀圖像時(shí)的紅外 焦平面工作環(huán)境溫度為T&,獲取當(dāng)前幀圖像時(shí)環(huán)境溫度為T^,如果滿足下式
|Tsb_TSa| > ATSw, 則將Tsb作為當(dāng)前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟,否則,將T&作為當(dāng)
前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟,其中,ATSw為所設(shè)定的溫度閾值。 本發(fā)明與常規(guī)的校正算法不同,從研究探測(cè)器焦平面相對(duì)穩(wěn)定的非均勻性模式和
隨溫度變化的規(guī)律出發(fā),挖掘出屬于某一探測(cè)器焦平面的特有指紋。在實(shí)際校正過(guò)程中,不
再需要反復(fù)地獲取背景幀,可以直接利用這些屬性進(jìn)行校正。校正的過(guò)程比以前的算法簡(jiǎn)
潔明了,思路清晰。實(shí)驗(yàn)后的校正效果,無(wú)論是定性地觀察,還是定量地比較,如用到的非均
勻性度量和直方圖評(píng)價(jià)指標(biāo),都可以發(fā)現(xiàn)比起原始圖的非均勻性,有了相當(dāng)大的改善。


圖1為本發(fā)明的流程圖; 圖2是環(huán)境溫度為20度時(shí),36幀黑體圖像其(50, 50)像素點(diǎn)的灰度值隨時(shí)間變化 的曲線,可以看出3000秒后焦平面工作趨于穩(wěn)定; 圖3是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的對(duì)角高頻分量的 三維顯示,它不隨環(huán)境溫度而變化; 圖4是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的水平高頻分量的 三維顯示,它也不隨環(huán)境溫度而變化; 圖5 (a)是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的垂直高頻分量 的三維顯示,圖5 (b)是環(huán)境溫度為-20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的垂直高頻 分量的三維顯示; 圖6 (a)是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的低頻分量的三 維顯示,圖6 (b)是環(huán)境溫度為-20度時(shí),第36幀黑體圖像小波一級(jí)分解后的低頻分量的三 維顯示;
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圖7(a)是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像校正前的原始圖(為了便于觀察,經(jīng)自動(dòng)色階),圖7(b)是對(duì)應(yīng)的校正后的效果圖(為了便于觀察,經(jīng)自動(dòng)色階);
圖8(a)是環(huán)境溫度為-10度時(shí),第36幀黑體圖像校正前的原始圖(為了便于觀察,經(jīng)自動(dòng)色階),圖8(b)是對(duì)應(yīng)的校正后的效果圖(為了便于觀察,經(jīng)自動(dòng)色階);
圖9(a)是環(huán)境溫度為20度時(shí),第36幀黑體圖像校正前原始圖的直方圖,圖9 (b)是對(duì)應(yīng)的校正圖的直方圖; 圖10(a)是環(huán)境溫度為-10度時(shí),第36幀黑體圖像校正前原始圖的直方圖,圖10(b)是對(duì)應(yīng)的校正圖的直方圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例詳細(xì)對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說(shuō)明,其中采用的紅外焦平面陣列實(shí)際規(guī)格為RXC = 288X384。 (1)指紋提取及存儲(chǔ)步驟利用所述的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法提取出探測(cè)器紅外焦平面的非均勻性指紋, (1. 1)所述非均勻性指紋提取方法的數(shù)據(jù)獲取步驟
首先讓面源黑體的溫度Tb恒定在40度; 其次使焦平面工作在環(huán)境溫度為Ta = -40度的恒溫箱中,從探測(cè)器開機(jī)直至工作穩(wěn)定一段時(shí)間后,共采集FrmNumber = 36幀黑體圖像; 然后讓環(huán)境溫度增加A Ts = 10度,使焦平面工作在A Ts+Ta = _30度的恒溫箱中。讓探測(cè)器從開機(jī)到工作穩(wěn)定一段時(shí)間后,同樣采集36幀黑體圖像;
讓環(huán)境溫度不斷增加ATS = 10度,每增加一次也同樣采集36幀黑體圖像,直至環(huán)境溫度變?yōu)門SH = 20度。 這樣共采集到N = 7組面源黑體圖像序列,可由下式進(jìn)行計(jì)算
A^^^ + l ,
(1. 2)所述非均勻性指紋提取方法的數(shù)據(jù)處理步驟 從所述7組圖像序列的每一組中都選取紅外焦平面工作穩(wěn)定后的連續(xù)6幀圖像,取這6幀圖像的時(shí)域平均作為基準(zhǔn)圖像X288X384std,將上述基準(zhǔn)圖像進(jìn)行小波一級(jí)分解,每一組得到四個(gè)分量低頻分量、垂直高頻分量、水平高頻分量和對(duì)角高頻分量;
(1. 3)所述非均勻性指紋提取方法的指紋提取步驟 選取上述任一組,優(yōu)選第7組中的對(duì)角高頻分量作為紅外焦平面對(duì)角高頻指紋,記作X^x,D,優(yōu)選第7組中的水平高頻分量作為紅外焦平面水平高頻指紋,記作X144X192H,選取環(huán)境溫度20度的垂直高頻分量作為第一垂直高頻指紋,記作乂144><192°+'¥,環(huán)境溫度-20度的垂直高頻分量作為第二垂直高頻指紋,記作X144X912°—' v,實(shí)驗(yàn)中0度為所述的臨界環(huán)境溫度,它們均作為紅外焦平面的垂直高頻指紋乂144><19/;而紅外焦平面低頻指紋的提取如下 矩陣Z^x,1的計(jì)算將環(huán)境溫度Tsn = TSH = 20度時(shí)的黑體圖像序列進(jìn)行小波一級(jí)分解,用穩(wěn)定后的第k = 36幀的低頻分量作為Z^x,1。
參數(shù)Pl、 p2、 p3、 p4的計(jì)算
10
把7組黑體圖像序列的第36幀圖像進(jìn)行小波一級(jí)分解,將低頻分量相對(duì)于矩陣 Z^x皿1進(jìn)行歸一化,如下式
0094] Ai <> , /) =/7i (Z',/>/Z"4<1920',/), " = 1,'..,7 ,
0095] 其中,/^0',力表示環(huán)境溫度為Tsn時(shí),黑體圖像序列中的第36幀圖像進(jìn)行小波一 級(jí)分解后,低頻分量矩陣中元素(i, j)的值。矩陣D^表示/^歸一化后的結(jié)果,是和/^規(guī)
格一樣的矩陣。
0096] 從矩陣A^中選取一個(gè)參考點(diǎn)(x, y) = (20,20),讓n從l到7取值,這樣可以組 成規(guī)格為1X7的向量,記為f ,符號(hào)上的橫線表示該符號(hào)是向量。
0097] 將7對(duì)數(shù)據(jù)(7^,l^")按最小二乘原理進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)
0098] f =M+-^~^
0099] 其中,fu表示^中元素的逼近值,Tsn表示環(huán)境溫度,求得Pi = 0.5303, p2 =
0. 5631, p3 = -0. 0577, p4 = 0. 0786。
0100] 參數(shù)Ps、Pe、P7的計(jì)算
0101] 在環(huán)境溫度Tsn下,歸一化矩陣"&中位置分別為(Xl, y》=(129,99)和(x2, y2)
=(20, 20)兩個(gè)點(diǎn)值的差值4^由下式計(jì)算
0102] 0103] 0104] 0105] 0106]
讓n從1到7取值,d&"可得到7個(gè)值,因此可看成1 X 7的向量fif^ 。
把4^里的7個(gè)元素相對(duì)于第一個(gè)元素4^(1)進(jìn)行歸一化,即
V&是CJ^歸一化的結(jié)果,是1X7的向量。選擇以下的數(shù)學(xué)模型,將7對(duì)數(shù)據(jù)
C k,V&)按最小二乘原5里進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)P5、 P6、 P7 :
0107] _y"5《+ / 6*r&+/ 7 ,
0108] 其中y表示V^"中元素的擬合值。L表示環(huán)境溫度,求得P5 = -0.0001506, p6
=-0. 0204, p7 = 0. 434。 O109]矩陣Zw/的計(jì)算
0110] 當(dāng)n二l時(shí),歸一化矩陣A^即為A^,將它其中各元素的值和某參考點(diǎn)(20, 20)的 值相減
o川]Zf彬9^Z^,0',力—i\(2Q20), / = 1,2,..,144;_/ = 1,2,...,192 , 0112] 得到第二個(gè)矩陣Zw22。
0113] 提取出紅外焦平面非均勻性指紋后,存儲(chǔ)在探測(cè)器的存儲(chǔ)單元中。具體實(shí)施過(guò)程 中,發(fā)現(xiàn)對(duì)角高頻分量對(duì)非均勻性校正結(jié)果的影響不大,所以為盡量減小存儲(chǔ)量,而沒(méi)有存儲(chǔ)。 (2)測(cè)溫步驟探測(cè)器的溫度敏感元測(cè)量環(huán)境溫度,環(huán)境溫度作為輸入?yún)?shù)提供 給所述讀取指紋步驟, 所述測(cè)溫步驟中,溫度敏感元實(shí)時(shí)測(cè)量環(huán)境溫度,假定紅外焦平面獲取的上一幀 的環(huán)境溫度為Tsa,當(dāng)前幀的環(huán)境溫度為Tsb,為更新作為輸入?yún)?shù)的環(huán)境溫度,所設(shè)定的溫 度閾值為ATSw = 5,如果滿足下式
|Tsb_TSa| >5, 則將Tsb作為當(dāng)前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟,否則,將T&作為當(dāng) 前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟。 (3)小波分解步驟將紅外焦平面獲取到的一幅實(shí)際景物圖像oriX進(jìn)行小波一 級(jí)分解,得到低頻分量oriXA、水平高頻分量oriXH、垂直高頻分量oriXv和對(duì)角高頻分量 oriXD ; (4)讀取指紋步驟讀取存儲(chǔ)于存儲(chǔ)單元中的非均勻性指紋,其中對(duì)于垂直高頻 指紋需根據(jù)紅外焦平面的工作環(huán)境溫度進(jìn)行選擇,若環(huán)境溫度高于臨界環(huán)境溫度,讀取
第一垂直高頻指紋X144X192°+'V ;若環(huán)境溫度低于該臨界環(huán)境溫度,讀取第二垂直高頻指紋 A144X192 ; (5)小波逆變換步驟 首先,將步驟(4)中讀取出的非均勻性指紋中的低頻指紋作如下處理,得到矩陣 U A
U144X 192 r考=A + 1 + + (A * ^ + A * ; + A) * 4"92 , 《xl92 = z;44觀.*r, 其中Temp是為了描述方便臨時(shí)引入的一個(gè)符號(hào),表示計(jì)算后的結(jié)果,而^表示點(diǎn) 乘,該符號(hào)兩邊操作數(shù)必須為兩個(gè)規(guī)格一致的矩陣,表示該兩矩陣對(duì)應(yīng)位置的元素相乘,結(jié) 果為一個(gè)矩陣,規(guī)格和操作數(shù)矩陣一致; 然后,將U144X192A和水平高頻指紋X144X 192H及垂直高頻指紋X144X192V作如下運(yùn)算—^ -U144x192腳x丑—p A 144x192y「 _ A 144x192 如前所述,具體實(shí)施過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)對(duì)角高頻分量對(duì)非均勻性校正結(jié)果的影響不大, 所以為盡量減小存儲(chǔ)量,而沒(méi)有存儲(chǔ)對(duì)角高頻指紋X144X192D,因此上式中也未對(duì)oriXD進(jìn)行 處理。用newXA、 newXH、 newXv和oriXD作為輸入圖像oriX校正后的低頻分量、水平高頻
分量、垂直高頻分量和對(duì)角高頻分量,進(jìn)行小波逆變換,便可得到校正后的圖像。 校正前后的圖像見(jiàn)附圖。由圖7和圖8可以直觀看出,校正前的黑體圖像質(zhì)量受
非均勻性影響嚴(yán)重,還有明顯的豎條紋噪聲;校正后的黑體圖像得到了明顯的改善,分布均
勻。圖9和圖IO是校正前后的直方圖比較,我們可以看到校正后的圖其灰度值變得更加接
近,且是在原來(lái)峰值附近。
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為了進(jìn)一步定量地考察校正前后非均勻性的改善,下面用常規(guī)的非均勻性度量公 式進(jìn)行衡量。 其中m為IRFPA探測(cè)單元數(shù)量,d為焦平面上無(wú)效像元的個(gè)數(shù),〈VS>為整個(gè)IRFPA
的平均響應(yīng)輸出電壓,Vs(i)為IRFPA的探測(cè)單元響應(yīng)輸出電壓。 以各環(huán)境溫度下校正前后的第36幀黑體圖像進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見(jiàn)表1。 表1各環(huán)境溫度下校正前后的UK
環(huán)境溫度-40度-30度-20度-io度o度10度20度
校正前0.16850. 15190.13650. 12230.09790. 08460.0761
校正后0.00220. 00210. 00210. 00250.00350. 00340.0020 由上表具體的數(shù)字可以看出,圖像的非均勻性得到了明顯的改善,校正后的非均 勻性幾乎比校正前降低了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。
1權(quán)利要求
一種基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法,其中所述的紅外焦平面非均勻性指紋包括對(duì)角高頻指紋、水平高頻指紋、垂直高頻指紋和低頻指紋四部分,具體步驟如下一、數(shù)據(jù)獲取步驟,從紅外焦平面工作環(huán)境溫度從設(shè)定的下限開始,每間隔恒定的環(huán)境溫度增量,采集一組面源黑體的圖像序列,直至設(shè)定的環(huán)境溫度上限,共獲取多組面源黑體圖像序列;二、數(shù)據(jù)處理步驟,從所述多組圖像序列的每一組中都選取紅外焦平面工作穩(wěn)定后的任意連續(xù)幾幀圖像,取這幾幀圖像的時(shí)域平均作為基準(zhǔn)圖像,將上述基準(zhǔn)圖像進(jìn)行小波一級(jí)分解,得到四個(gè)分量低頻分量、垂直高頻分量、水平高頻分量和對(duì)角高頻分量;三、指紋提取步驟,選取上述任一組中的對(duì)角高頻分量作為紅外焦平面對(duì)角高頻指紋,任一組中的水平高頻分量作為紅外焦平面水平高頻指紋,選取臨界環(huán)境溫度以上的任一組的垂直高頻分量作為第一垂直高頻指紋,臨界環(huán)境溫度以下的任一組的垂直高頻分量作為第二垂直高頻指紋,上述第一垂直高頻指紋和第二高頻指紋均作為紅外焦平面的垂直高頻指紋;而紅外焦平面低頻指紋則以上述每一組中紅外焦平面穩(wěn)定工作后的同一幀圖像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用歸一化和最小二乘法算法計(jì)算得出,其中,所述的臨界環(huán)境溫度確定的原則為若某環(huán)境溫度以上的任一組的垂直高頻分量和該環(huán)境溫度以下的任一組的垂直高頻分量的差值,大于該環(huán)境溫度以上的任意兩組的垂直高頻分量的差值或大于該環(huán)境溫度以下的任意兩組的垂直高頻分量的差值,則該環(huán)境溫度即為臨界環(huán)境溫度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法,其特征在于所述的數(shù)據(jù)獲取步驟包括(1) 首先讓面源黑體的溫度恒定;(2) 其次使紅外焦平面工作在環(huán)境溫度為Ta的恒溫箱中,從探測(cè)器開機(jī)直至穩(wěn)定工作一段時(shí)間期間,共采集FrmNumber幀面源黑體圖像,F(xiàn)rmNumber表示所采集到的黑體圖像的幀數(shù),Ta為所述數(shù)據(jù)獲取步驟中設(shè)定的環(huán)境溫度的下限;(3) 然后讓環(huán)境溫度增加ATS, ATs為恒定值,使紅外焦平面工作在ATs+T^的恒溫箱中,從探測(cè)器開機(jī)直至穩(wěn)定工作一段時(shí)間期間,同樣采集FrmNumber幀面源黑體圖像;(4) 在步驟(3)的基礎(chǔ)上,讓環(huán)境溫度依次增加ATs,每增加一次也同樣采集FrmNumber幀黑體圖像,直至環(huán)境溫度變?yōu)門SH, TSH為所述數(shù)據(jù)獲取步驟中設(shè)定的環(huán)境溫度的上限;這樣,共采集到N組面源黑體圖像序列7" — 7"△rs '其中N為自然數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法,其特征在于所述的低頻指紋的計(jì)算包括A.矩陣Z^x②1的計(jì)算將環(huán)境溫度Tsn等于所述設(shè)定的上限TSH時(shí)的黑體圖像序列進(jìn)行小波一級(jí)分解,選取紅外焦平面工作穩(wěn)定后的第k幀的低頻分量作為矩陣Z^x②1,其中,k為自然數(shù),n為自變量,取值從1到N,每取一值表示Tsn為某一環(huán)境溫度,N為自然數(shù),表示所述多組圖像序列的組數(shù),在符號(hào)Z^x②1中的R表示矩陣行數(shù),即紅外焦平面像元陣列的行數(shù),C表示矩陣列數(shù),即紅外焦平面像元陣列的列數(shù),R/2、 C/2表示小波一級(jí)分解后矩陣的行數(shù)和列數(shù)減半;B. 參數(shù)PpP2、P3、P4的計(jì)算首先把上述多組圖像序列都進(jìn)行小波一級(jí)分解,將所述第k幀圖像的低頻分量矩陣都相對(duì)于矩陣Z^x②1進(jìn)行歸一化,如下式<formula>formula see original document page 3</formula>其中,/& (7',_/)表示環(huán)境溫度為Tsn時(shí),圖像序列中的所述第k幀圖像小波一級(jí)分解后,低頻分量矩陣中元素(i, j)的值,"& 表示/& 歸一化后的結(jié)果,是和/& 規(guī)格一樣的矩陣,從矩陣Ai。中任選一個(gè)參考點(diǎn)(x, y),讓n從l到n取值,組成規(guī)格為1xn的向量,記為;,符號(hào)上的橫線表示該符號(hào)是向量,將n組數(shù)據(jù)(r&,^)按最小二乘原理進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)尸l />4*& ,其中,fu表示^中元素的逼近值,TSn表示環(huán)境溫度,Pl、 p2、 p3、 p4為待求參數(shù);C. 參數(shù)Ps、Pe、P7的計(jì)算在環(huán)境溫度T^下,在歸一化矩陣A^中,選取任意兩個(gè)位置(Xl,yi)和(&,y》,它們的差值^J"由下式計(jì)算4 = Ai"""力)-Ai"(W2),n = 1,…,n,讓n從1到n取值,(i&"可得到n個(gè)值,因此可看成1 xn的向量C^ ,把d;里的n個(gè)元素相對(duì)于第一個(gè)元素《(1)進(jìn)行歸一化,即V《/《①,n = L…,n,^是《歸一化的結(jié)果,是1xn的向量,選擇以下的數(shù)學(xué)模型,將n對(duì)數(shù)據(jù)(7k,《)按最小二乘原理進(jìn)行曲線擬合,即可求得指紋參數(shù)P5、 P6、 P7 -""《+ ;^^+P7 ,其中y表示《中元素的擬合值,TSn表示環(huán)境溫度,p5、 p6、 p7為待求參數(shù);D. 矩陣ZK/2XC/22的計(jì)算當(dāng)n = 1時(shí),歸一化矩陣A^即為A^ , D&中任一元素(i, j)的值和所述參考點(diǎn)(x,y)的值相減:ZLxc/2 Ai,"力,i = 1,2,…,R/2 ;j = 1,2,…,C/2,得到第二個(gè)矩陣ZR/2xc/22, ZR/2xc/22是和D&規(guī)格一樣的矩陣;上述矩陣Z^x^、矩陣ZK/2xc/22及參數(shù)Pl、 P2、 P3、 P4、 P5、 P6和P7統(tǒng)稱為所述的低頻指紋。
4.應(yīng)用權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的基于小波分解的紅外焦平面非均勻性指紋提取方法對(duì)紅外探測(cè)器圖像非均勻性進(jìn)行校正的方法,包括(I) 指紋提取及存儲(chǔ)步驟利用上述權(quán)利要求1-3任一項(xiàng)所述的方法提取出探測(cè)器紅外焦平面的非均勻性指紋,包括對(duì)角高頻指紋X^x^、水平高頻指紋X^^/、垂直高頻指紋XwxC低頻指紋中的矩陣Z^x^、矩陣ZK/2XC/22及參數(shù)Pl、 p2、 p3、 p4、 p5、 p6和p7,并存儲(chǔ)于探測(cè)器的存儲(chǔ)單元中,其中R表示矩陣行數(shù),即紅外焦平面像元陣列的行數(shù),C表示矩陣列數(shù),即紅外焦平面像元陣列的列數(shù),R/2、C/2表示小波一級(jí)分解后矩陣的行數(shù)和列數(shù)減半;(II) 測(cè)溫步驟探測(cè)器的溫度敏感元測(cè)量紅外焦平面工作環(huán)境溫度;(III) 小波分解步驟將紅外焦平面獲取到的一幅實(shí)際景物圖像oriX進(jìn)行小波一級(jí)分解,得到低頻分量oriXA、水平高頻分量oriXH、垂直高頻分量oriXv和對(duì)角高頻分量oriXD ;(IV) 讀取指紋步驟讀取存儲(chǔ)于存儲(chǔ)單元中的非均勻性指紋,其中對(duì)于垂直高頻指紋需根據(jù)紅外焦平面的工作環(huán)境溫度進(jìn)行選擇,若環(huán)境溫度高于臨界環(huán)境溫度,讀取第一垂直高頻指紋;若環(huán)境溫度低于該臨界環(huán)境溫度,讀取第二垂直高頻指紋;(V) 小波逆變換步驟首先,將步驟(IV)中讀取出的非均勻性指紋中的低頻指紋作如下處理,得到矩陣<formula>formula see original document page 4</formula>其中Temp是為了描述方便臨時(shí)引入的一個(gè)符號(hào),表示計(jì)算后的結(jié)果,而 *表示點(diǎn)乘,該符號(hào)兩邊操作數(shù)必須為兩個(gè)規(guī)格一致的矩陣,表示該兩矩陣對(duì)應(yīng)位置的元素相乘,結(jié)果為一個(gè)矩陣,規(guī)格和操作數(shù)矩陣一致;然后,將uK/2xe/2A和對(duì)角高頻指紋X作如下運(yùn)算廳P =on:^《2xC/2、水平高頻指紋X^x^H及垂直高頻指紋腳Z w = W7X w -《/2xc/2腳X0 = onXd - "/2xc/2 ,用neWXA、neWXH、newXv和newXD作為輸入圖像oriX校正后的低頻分i垂直高頻分量和對(duì)角高頻分量,進(jìn)行小波逆變換,便可得到校正后的圖像c
5.如權(quán)利要求4所述的方法,其中的測(cè)溫步驟中,溫度敏感元實(shí)時(shí)測(cè)獲取前一幀圖像時(shí)的紅外焦平面工作環(huán)境溫度為T&,獲取當(dāng)前幀圖像時(shí)環(huán)境溫度為Tsb,如果滿足下式Tsb_TSa| > ATSw,貝U將Tsb作為當(dāng)前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟,否則,將Tj乍為當(dāng)前幀校正需要的環(huán)境溫度提供給讀取指紋步驟,其中,ATSw為所設(shè)定的溫度閾值。:、水平高頻分量、匱環(huán)境溫度,假定
全文摘要
一種紅外焦平面非均勻性指紋提取及圖像校正方法,屬于紅外成像技術(shù)領(lǐng)域。由生產(chǎn)工藝決定,每個(gè)紅外焦平面都有相對(duì)穩(wěn)定的非均勻模式及其隨溫度變化的規(guī)律,這兩者統(tǒng)稱為指紋。本發(fā)明提出了非均勻性指紋的定義,并利用小波分解分析焦平面非均勻性在頻域中所具有的特征,提煉出屬于該焦平面的非均勻性指紋,然后存儲(chǔ)在探測(cè)器的存儲(chǔ)單元中。校正時(shí)以環(huán)境溫度為輸入?yún)?shù),讀取出該環(huán)境溫度下的非均勻性指紋后,便可在指紋的約束下進(jìn)行非均勻性校正。與常規(guī)方法相比較,本方法不需要每次校正時(shí)都要用均勻擋板去獲取背景幀,校正思路簡(jiǎn)潔,簡(jiǎn)化了校正裝置和校正過(guò)程,校正后的圖像非均勻性有明顯的改善。
文檔編號(hào)H04N5/33GK101776487SQ200910273529
公開日2010年7月14日 申請(qǐng)日期2009年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月31日
發(fā)明者劉慧娜, 張?zhí)煨? 張春曉, 施長(zhǎng)城, 楊超, 桑紅石, 袁雅婧, 顏露新 申請(qǐng)人:華中科技大學(xué)
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