CN111986171B - 一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法,包括以下步骤:1:从输入图像序列中的每一行,选取采样点;2:将每个采样点的灰度值,与其上下邻近行的像素分别取差值,并将所有差值的绝对值取和,得到该行与上下邻近行的灰度阶跃值;3:设置灰度阶跃阈值,将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值,与灰度阶跃阈值进行比较,超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元;4:在准异常元中,按照灰度阶跃值大小排序列表,并在列表中取规定个数的准异常元,作为最终异常元。本发明通过实时的图像分析和数据分析,不仅解决了盲元检测,而且针对随机出现的闪元,算法容易实现,能够实现自动实时检测,极大地提高了热像仪的调试效率、适应性和产品质量。
Description
技术领域
本发明属于红外图像处理技术领域,涉及一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法,尤其涉及红外线阵探测器的盲元、闪元等异常元的自动实时检测。
背景技术
热像仪作为火力武器***的主要传感器,主要用来实现目标探测、跟踪、识别等功能,其核心器件的红外探测器,受到目前材料制备、工艺水平的限制,还有工作环境、观测场景复杂多变,以及自身温度和老化的影响,部分像元在成像时,会出现响应与场景无关的异常响应,统称为异常元。其中,对于在使用过程中响应灰度稳定的异常元,称为盲元,盲元在线阵探测器输出图像上,显示为一条灰度稳定的条纹;对于响应灰度随机变化的异常元,称为闪元,闪元在线阵探测器输出图像上显示为一条随机变化的条纹,时而正常,时而异常,时而稳定,时而闪烁。闪元和盲元的根本区别在于:盲元的响应在时间空间上都是固定的,而闪元的响应在时间空间上具有随机性。尤其在信噪较低或非均匀校正不好时,这些异常元的灰度值与目标接近,严重影响成像质量,而且会对目标探测、跟踪、识别产生严重影响。
现有异常元研究大多针对的是盲元,方法也局限为基于辐射定标法,该方法通过观测黑体的方式进行,因而不能实时获取最新产生的盲元。针对闪元的研究不是很普遍,目前只有少量学者对此做了研究。由于闪元在时间和空间上都具有随机性,其检测方法只能通过基于场景的方式来解决。现有基于场景的闪元检测方法,有的需要大量积累采样数据,缺乏实时性;有的需要建立数据集,自动化程度低。
发明内容
(一)发明目的
本发明的目的是:提供一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法,利用红外线阵探测器的成像特点,以及异常元和正常元的灰度邻域阶跃特征,通过对图像数据进行实时数理分析的方法,检测异常元位置。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题,本发明提供一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法,其包括以下步骤:
步骤1:从输入图像序列中的每一行,选取采样点;
步骤2:将每个采样点的灰度值,与其上下邻近行的像素分别取差值,并将所有差值的绝对值取和,得到该行与上下邻行的灰度阶跃值;
步骤3:设置灰度阶跃阈值,将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值,与灰度阶跃阈值进行比较,超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元;
步骤4:在准异常元中,按照灰度阶跃值大小排序列表,并在列表中取规定个数的准异常元,作为最终异常元。
(三)有益效果
上述技术方案所提供的用于红外线阵探测器的异常元检测方法,优点在于找到了异常元的典型特征,提出一套自动化的实时异常元检测手段,通过实时的图像分析和数据分析,不仅解决了盲元检测,而且针对随机出现的闪元,算法容易实现,能够实现自动实时检测,极大地提高了热像仪的调试效率、适应性和产品质量。
附图说明
图1是本发明的红外线阵探测器异常元筛选方法示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚,下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明的技术解决方案:红外线列探测器以扫描方式,实现大视场范围高分辨率成像,图像每一列(或行)是由同一像元成像所得。利用红外线阵探测器的成像特点,以及异常元和正常元的邻域灰度特征,进行数理统计,根据统计结果分析判断异常元位置。
本发明实例以576*4长波红外线阵探测器为例,假设扫描方向为行方向,图像每一行由同一探测器像元扫描成像所得,图像分辨率为768*576,步骤如下:
步骤1:从当前图像每一行中,选取M个像素作为采样点,其中M为自然数,且大于50;
步骤2:将每个采样点的灰度值,与其上下N行的邻近像素分别取差值,并将所有所得差值的绝对值再取和,于是得到了每一行图像,与其上下邻行的灰度阶跃值,其中N为自然数,且大于0;
步骤3:设置异常元灰度阶跃阈值,将当前图像中所有行遍历后,统计得到的灰度阶跃值,与灰度阶跃阈值进行比较,得到准异常元集合;
步骤4:在准异常元集合中,按照灰度阶跃值大小排序,得到准异常元列表,将列表中灰度阶跃值的前K个准异常元,作为最终异常元,其中K为自然数,且大于0。
所述步骤1具体为:M个采样点,可以连续选取,也可以间隔选取,选取采样点越多,检测的准确性越高,但软硬件资源的消耗越大。
所述步骤2具体为:将采样点与其上下邻行的像素分别取差值,可以取上下1行,也可以取上下2行,当N=1时,第1行的上1行取第3行,第576行的下行取第574行;当N=2时,第1行的上1行取第4行,第1行的上2行取第5行,第576行的下1行取第573行,第576行的下1行取第572行,以此类推;
所述步骤3的灰度阶跃阈值为工程参数,可根据使用环境、观测场景和热像仪自身参数设置进行设置调整。
所述步骤4的K值,可根据探测器具体使用效果和老化情况,进行设置调整。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种用于红外线阵探测器的异常元检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:从输入图像序列中的每一行,选取采样点;
步骤2:将每个采样点的灰度值,与其上下邻近行的像素分别取差值,并将所有差值的绝对值取和,得到该行与上下邻近行的灰度阶跃值;
步骤3:设置灰度阶跃阈值,将所有行遍历统计得到的灰度阶跃值,与灰度阶跃阈值进行比较,超出灰度阶跃阈值的像元作为准异常元;
步骤4:在准异常元中,按照灰度阶跃值大小排序列表,并在列表中取规定个数的准异常元,作为最终异常元;
所述红外线阵探测器选用576*4长波红外线阵探测器,设定扫描方向为行方向,图像每一行由同一探测器像元扫描成像所得,图像分辨率为768*576;
所述步骤1中,从当前图像每一行中,选取M个像素作为采样点,其中M为自然数,且大于50;
所述步骤2中,将每个采样点的灰度值,与其上下N行的邻近像素分别取差值,并将所有所得差值的绝对值再取和,于是得到了每一行图像,与其上下邻行的灰度阶跃值,其中N为自然数,且大于0;
所述步骤3中,设置异常元灰度阶跃阈值,将当前图像中所有行遍历后,统计得到的灰度阶跃值,与灰度阶跃阈值进行比较,得到准异常元集合;
所述步骤4中,在准异常元集合中,按照灰度阶跃值大小排序,得到准异常元列表,将列表中灰度阶跃值的前K个准异常元,作为最终异常元,其中K为自然数,且大于0;
所述步骤1中,M个采样点连续选取,或者间隔选取;
所述步骤2中,将采样点与其上下邻行的像素分别取差值,取上下1行或者取上下2行均可,当N=1时,第1行的上1行取第3行,第576行的下行取第574行;当N=2时,第1行的上1行取第4行,第1行的上2行取第5行,第576行的下1行取第573行,第576行的下1行取第572行,以此类推;
所述步骤3中,灰度阶跃阈值为工程参数,根据使用环境、观测场景和热像仪自身参数设置进行设置调整;
所述步骤4中,K值根据探测器使用效果和老化情况进行设置调整。
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