基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，包括以下步驟：S1.將紅外圖像分割為背景區域和目標區域；S2.計算每一行的背景點數line_nb和目標點數line_nd；S3.計算背景區域的行平均值avg_ib和目標區域行平均值avg_id；S4.計算目標區域的行平均值的局部均值和局部均方差，計算背景區域的行平均值的局部均值和局部均方差；S5.計算目標區域的條紋噪聲和背景區域的條紋噪聲；S6.計算最終條紋噪聲；S7.從紅外圖像中減去最終條紋噪聲。本發明提出了將目標和背景分離，分別估計目標區域和背景區域的行均值，從而能夠適應更多種場景，特別適用于視頻圖像的條紋濾波。
【專利說明】
基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法
技術領域
[0001] 本發明設及圖像條紋濾波技術領域，特別是設及一種基于目標背景分割的紅外圖 像條紋濾波方法。
【背景技術】
[0002] 傳統的條紋去除方法是根據行均值和方差去估計無噪聲行均值，運種方法處理一 般條紋有一定效果，但是噪聲具有隨機、無規律的特點，而圖像場景十分豐富，行均值不能 準確估計。

【發明內容】

[0003] 本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于目標背景分割的紅外圖像 條紋濾波方法，將目標和背景分離，分別估計行均值，能夠適應多種場景的應用。
[0004] 本發明的目的是通過W下技術方案來實現的：基于目標背景分割的紅外圖像條紋 濾波方法，包括W下步驟：
[0005] SI.將紅外圖像分割為背景區域和目標區域；
[0006] S2.計算每一行的背景點數1 i ne_nb和目標點數1 i ne_nd;
[0007] S3.計算背景區域的行平均值avg_ib和目標區域行平均值avg_id;
[000引S4.計算目標區域的行平均值的局部均值和局部均方差，計算背景區域的行平均 值的局部均值和局部均方差；
[0009] S5.計算目標區域的條紋噪聲和背景區域的條紋噪聲；
[0010] S6.計算最終條紋噪聲；
[0011] S7.從紅外圖像中減去最終條紋噪聲。
[0012] 所述步驟Sl中通過圖像均值分割將紅外圖像分割為背景區域和目標區域：
[OOU]背景區域:IMAGE_B(x，y) = l，IMAGE_D(x，y)=0;
[0014]目標區域:IMAGE_B(x,y) = 0，IMAGE_D(x,y) = 1;
[001引式中：x表示列坐標，y表示行坐標。
[0016]所述背景區域的行平均值avg_ib的計算公式為:若line_nb(y)=0,則avg_ib(y) =0,否則
[0017] 式中：line_nb表示每行背景區域像素點總個數 口
- _ '' X表示列坐標，y表行坐標；
[0018] 所述目標區域的行平均值avg_id的計算公式為:若line_nd(y) = 0,則avg_id(y) =0,否則
；
[0019] 式中，IincLnd表示每行目標區域像素點總個數，
X表示列坐標，y表行坐標。
[0020] 所述步驟S4包括W下子步驟：
[0021] S41.計算目標區域行均值2K+1點均值，2k+l表示窗口大小，滑動步長為l，k為設定 參數，l = <k< = 5;
[0022] S42.計算目標區域行平均值2K+1點均方差；
[0023] S43.計算背景區域行平均值2K+1點均值；
[0024] S44.計算背景區域行平均值2K+1點均方差；
[0025] S45.獲取背景區域行均值估計值；
[00%] S46.獲取目標區域行均值估計值。
[0027]所述目標區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：
[002引
[0029] 式中，y是行坐標r = -k,-k+l???k-l,k;
[0030] 所述目標行平均值2K+1點均方差的計算公式為：
[0031]
[0032] 式中，y是行坐標 r = -k,-k+l …k-1 ,k;
[0033] 所述背景區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：
[0034]
[003引 式中，y是行坐標;r = -k,-k+l...k-l ,k;
[0036] 所述背景區域行平均值2K+1點均方差的計算公式為：
[0037]
[003引 式中，y是行坐標;r = -k,-k+l...k-l ,k;
[0039] 所述背景區域行均值估計值的計算公式為：
[0040] nuc_avg_ib(y)=3vg_ib(y)*p3_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l_p3_b(y));
[0041] 式中，y表示行坐標y = l，2,3…；
[0042] pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+eps);
[004；3] 式中，y表示行坐標y = 1，2，3…；邱S為調節參數；
[0044] 所述目標區域行均值估計值的計算公式為：
[0045] nuc_avg_id(y)=曰vg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)*(l_pa_d(y));
[0046] 式中，y表示行坐標y = l，2,3…；
[0047] pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)；
[004引式中，y表示行坐標y = 1，2，3...;邱S為調節參數。
[0049] 所述目標區域的條紋噪聲的計算公式為：snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景 區域的條紋噪聲的計算公式為：snf_b = avg_ib-nuc_avg_ib。
[0050] 所述最終條紋噪聲的計算公式為：
[0051 ] snf(y) = (snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/(line_nb(y)+line_nd (y))
[0052] 式中，y表示行坐標y = l，2,3...;
[0053] 所述從紅外圖像中減去最終條紋噪聲的公式為：
[0054] IO = Kx,y)-snf(y)；
[0化5] 式中，y是行坐標y = l，2,3... ;x是列坐標X = I，2,3...。
[0056] 本發明的有益效果是:本發明提出了將目標和背景分離，分別估計目標區域和背 景區域的行均值，從而能夠適應更多種場景，特別適用于視頻圖像的條紋濾波。
【附圖說明】
[0057] 圖1為本發明基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0058] 下面結合附圖進一步詳細描述本發明的技術方案，但本發明的保護范圍不局限于 W下所述。
[0059] 如圖1所示，基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，包括W下步驟：
[0060] SI.將紅外圖像分割為背景區域和目標區域；
[0061] 所述步驟Sl中通過圖像均值分割將紅外圖像分割為背景區域和目標區域：
[0062] 背景區域:IMAGE_B (X，y) = 1，IMAGE_D (X，y) = 0;
[0063] 目標區域:IMAGE_B(x,y) = 0，IMAGE_D(x,y) = 1;
[0064] 式中：x表示列坐標，y表示行坐標。
[0065] S2.計算每一行的背景點數line_nb和目標點數line_nd;
[0066] S3.計算背景區域的行平均值avg_ib和目標區域行平均值avg_id;
[0067] 所述背景區域的行平均值avg_ib的計算公式為:若line_nb(y)=0,則avg_ib(y) =0,否則
；
[006引式中：line_nb表示每行背景區域像素點總個數
X表示列坐標，y表行坐標；
[0069] 所述目標區域的行平均值avg_id的計算公式為:若line_nd(y) = 0,則avg_id(y) =0,否則
；
[0070] 式中，IincLnd表示每行目標區域像素點總個數，
X表示列坐標，y表行坐標。
[0071] S4.計算目標區域的行平均值的局部均值和局部均方差，計算背景區域的行平均 值的局部均值和局部均方差；
[0072] 所述步驟S4包括W下子步驟：
[0073] S41.計算目標區域行均值2K+1點均值，2k+l表示窗口大小，滑動步長為l，k為設定 參數，l = <k< = 5;
[0074] 所述目標區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：
[0075]
[0076] 式中，y是行坐標r = -k,-k+l???k-l,k。
[0077] S42.計算目標區域行平均值2K+1點均方差；
[0078] 所述目標行平均值2K+1點均方差的計算公式為：
[0079]
；
[0080] 式中，y是行坐標r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0081] S43.計算背景區域行平均值2K+1點均值；
[0082] 所述背景區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：
[0083]
[0084] 式中，y是行坐標;r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0085] S44.計算背景區域行平均值2K+1點均方差；
[0086] 所述背景區域行平均值2K+1點均方差的計算公式為：
[0087]
[008引 式中，y是行坐標;r = -k,-k+l...k-l ,k。
[0089] S45.獲取背景區域行均值估計值；
[0090] 所述背景區域行均值估計值的計算公式為：
[0091 ] nuc_avg_ib(y)=3vg_ib(y)*p3_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l_p3_b(y));
[0092] 式中，y表示行坐標y = l，2,3…；
[0093] pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+邱S);
[0094] 式中，y表示行坐標y = 1，2，3…；邱S為調節參數。
[00M] S46.獲取目標區域行均值估計值。
[0096] 所述目標區域行均值估計值的計算公式為：
[0097] nuc_avg_id(y)=曰vg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)*(l_pa_d(y));
[009引式中，y表示行坐標y = l，2,3…；
[0099] pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)；
[0100] 式中，y表示行坐標y = l，2,3…；邱S為調節參數。
[0101] S5.計算目標區域的條紋噪聲和背景區域的條紋噪聲；
[0102] 所述目標區域的條紋噪聲的計算公式為：snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景 區域的條紋噪聲的計算公式為：snf_b = avg_ib-nuc_avg_ib。
[0103] S6.計算最終條紋噪聲；
[0104] 所述最終條紋噪聲的計算公式為：
[0105] snf(y)=(snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/(line_nb(y)+line_nd (y))
[0106] 式中，y表示行坐標y = l，2,3…；
[0107] S7.從紅外圖像中減去最終條紋噪聲。
[0108] 所述從紅外圖像中減去最終條紋噪聲的公式為：
[0109] IO = Kx,y)-snf(y)；
[0110] 式中，y是行坐標y = l，2,3…;X是列坐標X = I，2,3…。
[0111] W上所述僅是本發明的優選實施方式，應當理解本發明并非局限于本文所披露的 形式，不應看作是對其他實施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環境，并能夠在本 文所述構想范圍內，通過上述教導或相關領域的技術或知識進行改動。而本領域人員所進 行的改動和變化不脫離本發明的精神和范圍，則都應在本發明所附權利要求的保護范圍 內。
【主權項】
1. 基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:包括以下步驟：51. 將紅外圖像分割為背景區域和目標區域；52. 計算每一行的背景點數line_nb和目標點數line_nd;53. 計算背景區域的行平均值avg_ib和目標區域行平均值avg_id;54. 計算目標區域的行平均值的局部均值和局部均方差，計算背景區域的行平均值的 局部均值和局部均方差；55. 計算目標區域的條紋噪聲和背景區域的條紋噪聲；56. 計算最終條紋噪聲；57. 從紅外圖像中減去最終條紋噪聲。2. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述步驟S1中通過圖像均值分割將紅外圖像分割為背景區域和目標區域： 背景區域：IMAGE_B(x，y) = l，IMAGE_D(x，y)=0; 目標區域：IMAGE_B(x，y)=0，IMAGE_D(x，y) = l; 式中:x表示列坐標，y表示行坐標。3. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述背景區域的行平均值avg_ib的計算公式為：若line_nb(y) =0,則avg_ib(y) =0,否則 .d'n./ 式中：line_nb表示每行背景區域像素點總個Ix表 示列坐標，y表行坐標； 所述目標區域的行平均值avg_id的計算公式為:若1 ine_nd (y) = 0，則avg_id(y) = 0， 否則式中，lind_nd表示每行目標區域像素點總個數表示列坐標，y表行坐標。4. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述步驟S4包括以下子步驟：541. 計算目標區域行均值2K+1點均值，2k+l表示窗口大小，滑動步長為l，k為設定參 數，l =〈k〈 = 5;542. 計算目標區域行平均值2K+1點均方差；543. 計算背景區域行平均值2K+1點均值；544. 計算背景區域行平均值2K+1點均方差；545. 獲取背景區域行均值估計值；546. 獲取目標區域行均值估計值。5. 根據權利要求4所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述目標區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：式中，y 是行坐標 Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述目標行平均值2K+1點均方差的計算公式為：式中，y 是行坐標 Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景區域行平均值2K+1點均值的計算公式為：式中，y 是行坐標;Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景區域行平均值2K+1點均方差的計算公式為：式中，y 是行坐標;Γ = -1?，-1?+1···1?-1，k; 所述背景區域行均值估計值的計算公式為： nuc_avg_ib(y)=avg_ib(y)*pa_b(y)+ref_avg_ib(y)*(l _pa_b(y))； 式中，y表示行坐標y=l，2,3···; pa_b(y)=ref_var_b(y)/(ref_var_b(y)+eps)； 式中，y表示行坐標y=l，2,3··· ;eps為調節參數； 所述目標區域行均值估計值的計算公式為： nuc_avg_id(y) =avg_id(y)*pa_d(y)+ref_avg_id(y)>l<( l-pa_d(y))； 式中，y表示行坐標y=l，2,3···; pa_d(y)=ref_var_d(y)/(ref_var_d(y)+eps)； 式中，y表示行坐標y=l，2,3··· ;eps為調節參數。6. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述目標區域的條紋噪聲的計算公式為:snf_d = avg_id-nuc_avg_id,所述背景區域的條紋 噪聲的計算公式為：snf_b = avg_ib_nuc_avg_ib〇7. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述最終條紋噪聲的計算公式為： snf (y) = (snf_d(y)*line_nd(y)+snf_b(y)*line_nb(y))/ (line_nb(y)+line_nd(y)) 式中，y表示行坐標y = 1，2，3…。8. 根據權利要求1所述的基于目標背景分割的紅外圖像條紋濾波方法，其特征在于:所 述從紅外圖像中減去最終條紋噪聲的公式為： IO=I(x,y)-snf (y)； 式中，y是行坐標y=l ,2,3··· ;x是列坐標x=l ,2,3···。
【文檔編號】G06T7/00GK105957032SQ201610266148
【公開日】2016年9月21日
【申請日】2016年4月26日
【發明人】謝雪平, 曾衡東, 章睿, 董濤
【申請人】成都市晶林科技有限公司