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基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

钱润达 赵东 周慧鑫 于君娜 王士成 荣生辉

钱润达, 赵东, 周慧鑫, 于君娜, 王士成, 荣生辉. 基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1204001-1204001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
引用本文: 钱润达, 赵东, 周慧鑫, 于君娜, 王士成, 荣生辉. 基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法[J]. 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1204001-1204001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
Qian Runda, Zhao Dong, Zhou Huixin, Yu Junna, Wang Shicheng, Rong Shenghui. Non-uniformity correction algorithm based on weighted guided filter and temporal high-pass filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(12): 1204001-1204001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
Citation: Qian Runda, Zhao Dong, Zhou Huixin, Yu Junna, Wang Shicheng, Rong Shenghui. Non-uniformity correction algorithm based on weighted guided filter and temporal high-pass filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2018, 47(12): 1204001-1204001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1204001

基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
基金项目: 

国家自然科学基金(61401343,61675160);国家高技术研究发展计划(2014AA8098089C);中国科学院光谱成像技术重点实验室开放基金(LSIT201503);高等学校学科创新引智计划(B17035)

详细信息
    作者简介:

    钱润达(1992-),男,硕士生,主要从事红外图像处理方面的研究。Email:qianrunda@163.com

  • 中图分类号: TN219

Non-uniformity correction algorithm based on weighted guided filter and temporal high-pass filter

  • 摘要: 为解决基于传统时域高通滤波红外图像非均匀性校正算法存在鬼影现象以及固定图案噪声去除不彻底的问题,提出了一种加权引导滤波和改进时域高通滤波相结合的非均匀性校正算法。首先,利用加权引导滤波准确分离红外图像中的空域高频成分;然后,计算红外图像中像素点灰度值变化幅度;最后,在进行时域高通滤波时对红外图像中的运动区域和静止区域使用不同时间常数进行校正。采用两组真实红外图像序列进行实验,并与经典的双边滤波时域高通,均值滤波时域高通非均匀性校正算法进行比较。实验结果表明:文中所提算法在主观视觉和客观评价指标方面优于其他两种算法,有效降低了红外图像的非均匀性,不会产生鬼影,取得了较好的非均匀性校正效果。
  • [1] Scribner D A, Caulfield J T. Adaptive nonuniformity correction for IR focal-plane arrays using neural networks[C]//Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering, 1991, 1541:100-109.
    [2] Lou B, Zhang F, Song L Q, et al. Improved neural network nonuniformity correction technique for IRFPA[J]. Infrared and Laser Engineering, 2008, 37(2):300-303. (in Chinese)
    [3] Scribner D A, Caulfield J T. Nonuniformity correction for staring IR focal plane arrays using scene-based techniques[C]//Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering, 1990, 12:21730.
    [4] Rong S H, Zhou H X, Qin H L, et al. Guided filter and adaptive learning rate based non-uniformity correction algorithm for infrared focal plane array[J]. Infrared Physics Technology, 2016, 76:691-697.
    [5] Ji Eryou, Gu Guohua, Chen Qian, et al. Dual channel constant statistic NUC algorithm of separate band[J]. Laser Infrared, 2011, 41(4):474-478. (in Chinese)
    [6] Sobarzo S K, Torres S N. Real-time Kalman filtering for nonuniformity correction on infrared image sequences:performance and analysis[J]. Lecture Notes in Computer Science, 2010, 3773:752-761.
    [7] Qian W X, Chen Q, Gu G H. Space low-pass and temporal high-pass nonuniformity correction algorithm[J]. Optical Review, 2010, 17(1):24-29.
    [8] Zuo C, Chen Q, Gu G, et al. New temporal high-pass filter nonuniformity correction based on bilateral filter[J]. Optical Review, 2012, 18(2):197-202.
    [9] He Kaiming, Sun Jian, Tang Xiaoou. Guided image filtering[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, 35(6):1397-1409.
    [10] Zhao Fan, Zhao Jian, Zhao Wenda, et al. Guide filter-based gradient vector flow module for infrared image segmentation[J]. Applied Opotics, 2015, 54(33):9809-9817.
    [11] He K, Sun J, Tang X. Guided image filtering[C]//Computer Vision -ECCV 2010, 2010:1397-1409.
    [12] Li Z, Zheng J, Zhu Z, et al. Weighted guided image filtering[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2015, 24(1):120-129.
  • [1] 李建林, 谢刚, 刘炼, 陈晓燕, 董伟, 雷永畅.  碲镉汞焦平面阵列无效像元(盲元)特征与成因 . 红外与激光工程, 2021, 50(2): 20200202-1-20200202-12. doi: 10.3788/IRLA20200202
    [2] 张长兴, 刘成玉, 亓洪兴, 张东, 蔡能斌.  热红外高光谱成像仪光谱匹配盲元检测算法 . 红外与激光工程, 2020, 49(1): 0104002-0104002(7). doi: 10.3788/IRLA202049.0104002
    [3] 尚超, 王锦春, 张晓兵.  红外焦平面阵列读出电路非均匀性研究 . 红外与激光工程, 2020, 49(8): 20190581-1-20190581-8. doi: 10.3788/IRLA20190581
    [4] 钟燕平, 袁红辉, 鞠国豪.  非均匀性校正的长波光导探测器读出电路设计 . 红外与激光工程, 2018, 47(1): 104001-0104001(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0104001
    [5] 彭勇, 冯斌, 史泽林, 徐保树, 惠斌.  微偏振片阵列成像的非均匀校正研究 . 红外与激光工程, 2017, 46(4): 404004-0404004(8). doi: 10.3788/IRLA201746.0404004
    [6] 王明昌, 樊养余, 陈宝国, 雷伟, 周波.  基于SOPC的红外图像自适应非均匀性校正设计 . 红外与激光工程, 2017, 46(6): 628001-0628001(6). doi: 10.3788/IRLA201746.0628001
    [7] 郑博, 王健, 许文斌, 王晓东, 孙强.  基于方向性模型的红外焦平面阵列混叠效应研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(11): 1104001-1104001(6). doi: 10.3788/IRLA201645.1104001
    [8] 张磊, 王岳环, 宋琼.  红外焦平面条带状非均匀性校正硬件实现方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(10): 2886-2890.
    [9] 聂瑞杰, 李丽娟, 王朝林, 徐琰珂.  一种凝视红外成像系统联合非均匀校正算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(8): 2339-2346.
    [10] 蔺辉, 刘立力, 田新锋, 郝芸.  强激光近场分布测量中科学级CCD 的非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2108-2111.
    [11] 郑亮亮.  多通道TDI CCD成像系统的非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(S1): 145-150.
    [12] 许轰烈, 陈钱, 隋修宝, 刘宁.  基于单调场景运动的复杂非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2014, 43(9): 3168-3172.
    [13] 季尔优, 顾国华, 柏连发, 陈钱, 钱惟贤.  前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1672-1678.
    [14] 刘慧, 朱明超, 吴泽鹏, 郭玲玲, 赵其昌, 贾宏光, 宣明.  红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1364-1369.
    [15] 基于小波变换直方图规定的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3481-3485.
    [16] 任航.  高分辨率大面阵CCD相机高帧频设计及其非均匀性的校正 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1491-1497.
    [17] 任建乐, 陈钱, 顾国华, 钱惟贤.  红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(8): 1987-1990.
    [18] 陈宝国, 张学峰, 牛英宇.  改进的基于神经网络的非均匀性校正算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 574-578.
    [19] 朱瑞飞, 王超, 魏群, 贾宏光, 周文明.  红外探测器非均匀性校正系统研制 . 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1669-1673.
    [20] 屈惠明, 陈钱.  环境温度补偿的红外焦平面阵列非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2011, 40(12): 2328-2332.
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-07-05
  • 修回日期:  2018-08-15
  • 刊出日期:  2018-12-25

基于加权引导滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

doi: 10.3788/IRLA201847.1204001
    作者简介:

    钱润达(1992-),男,硕士生,主要从事红外图像处理方面的研究。Email:qianrunda@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61401343,61675160);国家高技术研究发展计划(2014AA8098089C);中国科学院光谱成像技术重点实验室开放基金(LSIT201503);高等学校学科创新引智计划(B17035)

  • 中图分类号: TN219

摘要: 为解决基于传统时域高通滤波红外图像非均匀性校正算法存在鬼影现象以及固定图案噪声去除不彻底的问题,提出了一种加权引导滤波和改进时域高通滤波相结合的非均匀性校正算法。首先,利用加权引导滤波准确分离红外图像中的空域高频成分;然后,计算红外图像中像素点灰度值变化幅度;最后,在进行时域高通滤波时对红外图像中的运动区域和静止区域使用不同时间常数进行校正。采用两组真实红外图像序列进行实验,并与经典的双边滤波时域高通,均值滤波时域高通非均匀性校正算法进行比较。实验结果表明:文中所提算法在主观视觉和客观评价指标方面优于其他两种算法,有效降低了红外图像的非均匀性,不会产生鬼影,取得了较好的非均匀性校正效果。

English Abstract

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