本發(fā)明涉及信號探測與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種自動在線盲元檢測方法。

背景技術(shù)：

紅外焦平面陣列探測器是用于紅外探測和成像的重要器件，被廣泛的應(yīng)于諸如建筑、安全、工業(yè)、軍事等各種領(lǐng)域。而利用目標(biāo)紅外輻射進(jìn)行目標(biāo)的探測和是現(xiàn)代武器系統(tǒng)中紅外尋的制導(dǎo)的核心環(huán)節(jié)，也是紅外武器系統(tǒng)對目標(biāo)做出反應(yīng)的第一步。因此提升紅外成像系統(tǒng)的成像質(zhì)量尤為重要。

紅外焦平面陣列探測器由于其工藝、制造材料導(dǎo)致的各探元的響應(yīng)率差異，加之其工作過程中可能遇到的電信號傳輸障礙、環(huán)境溫度改變和1/f噪聲等影響，造成部分像元會逐漸喪失有效的探測能力，形成盲元。盲元在紅外圖像中像素點的表現(xiàn)為過亮或過暗。如果圖像中出現(xiàn)大量的亮點或暗點，將對獲得高質(zhì)量的紅外圖像造成影響，并會進(jìn)一步影響標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。

盲元檢測算法從應(yīng)用機(jī)理上可以分為標(biāo)定法和基于場景的處理方法。

標(biāo)定法即在探測器工作前，采用均勻溫度分布的高低溫黑體，計算每個像元的響應(yīng)率，偏差系數(shù)、噪聲統(tǒng)計量等不同特征來區(qū)別判定盲元。這種方法無法應(yīng)對當(dāng)工作環(huán)境、溫度發(fā)生變化時產(chǎn)生新盲元的情況，同時也無法應(yīng)對紅外成像系統(tǒng)每次重新開機(jī)工作，盲元位置發(fā)生變化的情況。

基于場景的處理方法，例如根據(jù)孤立盲元和點目標(biāo)的一維空間分布特征差異，采用基于線性外推的中值濾波算法對圖像進(jìn)行盲元補償，提出孤立點。這種處理方法其算法通常比較復(fù)雜，運算效率低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種自動在線盲元檢測方法，使得在未經(jīng)補償?shù)拿ぴ托略雒ぴ軌蛟谠诰€工作狀態(tài)在被有效檢出，減輕盲元對目標(biāo)識別的干擾。

為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明的一種自動在線盲元檢測方法，其思路是：采取在線標(biāo)定的方式，檢測到大部分的未經(jīng)補償?shù)拿ぴ托略雒ぴ?，即在均勻背景的檢測環(huán)境下，通過分析原始圖與中值濾波圖差值圖像的灰度信息，標(biāo)記并保留疑似盲元信息，根據(jù)多幀圖像獲得的疑似盲元出現(xiàn)概率確定盲元，將盲元添置盲元表；在目標(biāo)探測過程中，盲元容易內(nèi)系統(tǒng)誤判為目標(biāo)，因此基于運動視場的場景，通過分析疑似目標(biāo)中符合盲元特征的點，進(jìn)一步確認(rèn)新增盲元，更新盲元表。

1）利用均勻背景條件下獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行在線盲元檢測。具體的包括如下步驟：

1-1）構(gòu)造均勻背景的盲元檢測環(huán)境；

1-2）對單幀的紅外圖像原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波，利用濾波圖與原始圖獲得差值絕對值圖，利用門限法將圖像灰度大于門限值的位置標(biāo)記為疑似盲元；

1-3）判斷疑似盲元尺寸，當(dāng)一疑似盲元的鄰域沒有其他疑似盲元時，記錄盲元信息；當(dāng)一疑似盲元的鄰域內(nèi)存在其他疑似盲元時，對區(qū)域型疑似盲元進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計，記錄區(qū)域個數(shù)小于Tn的疑似盲元信息；

1-4）分析累計N幀的疑似盲元的出現(xiàn)概率，當(dāng)出現(xiàn)概率大于R時標(biāo)記為盲元，更新盲元表。

1-5）解構(gòu)盲元檢測環(huán)境；移除入瞳處的均勻背景

2）目標(biāo)識別過程中的在線盲元檢測，利用運動視場條件下獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行在線盲元檢測。具體的包括如下步驟：

2-1）確定視場運動狀態(tài)，將視場運動狀態(tài)作為執(zhí)行運動視場條件下盲元檢測的判據(jù)。當(dāng)視場沿成像系統(tǒng)光軸的切線方向上存在規(guī)律性位移變化，才進(jìn)行后續(xù)的盲元檢測工作。

2-2）對于單幀圖像，當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)行目標(biāo)檢測時，獲取疑似目標(biāo)信息，依據(jù)工作過程中的新添盲元通常為孤立點這一特征，對疑似目標(biāo)尺寸小于Tn目標(biāo)進(jìn)行盲元點判定；利用當(dāng)前幀的灰度值與鄰域中值的差值絕對值同盲元判定門限進(jìn)行比較，判定差值絕對值大于門限值的為疑似盲元，并保留疑似盲元的信息；

2-3）分析累計N幀的疑似盲元的出現(xiàn)概率，當(dāng)出現(xiàn)概率大于R時標(biāo)記為盲元，更新盲元表。

本發(fā)明方法與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

1）對由于環(huán)境和探測器漂移引起的新添盲元進(jìn)行在線盲元檢測，有效保證圖像的成像質(zhì)量；

2）能夠在紅外圖像探測器在線工作時，根據(jù)需要進(jìn)行自動在線盲元檢測；并且能夠在目標(biāo)探測過程中對新添盲元進(jìn)行進(jìn)一步檢測；

3）均勻背景下的盲元檢測算法簡單，有利于硬件化實現(xiàn)，在實際應(yīng)用中提升探測系統(tǒng)的工作效率；

4）在目標(biāo)探測時，利用移動視場的目標(biāo)、盲元成像差異，檢測盲元，能夠降低由盲元干擾造成的目標(biāo)誤判，且僅對有限像素點進(jìn)行計算，運算效率高。

本發(fā)明在紅外尋的制導(dǎo)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。

附圖說明

以下將結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。

圖1為本發(fā)明的執(zhí)行在線盲元檢測條件的流程圖；

圖2為本發(fā)明的均勻背景下自動在線盲元檢測流程圖；

圖3為本發(fā)明的均勻背景下自動在線盲元檢測效果圖；

圖4為本發(fā)明的移動視場下自動在線盲元檢測流程圖；

圖5為本發(fā)明的移動視場下自動在線盲元檢測效果圖。

具體實施方式

為更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，現(xiàn)結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。

如圖1所示，是執(zhí)行在線盲元檢測條件的流程圖。當(dāng)紅外成像探測系統(tǒng)在線工作時，在滿足流程圖所示條件的情況下，采用相應(yīng)的方法進(jìn)行盲元檢測。這里的紅外成像探測系統(tǒng)已經(jīng)在工作之前進(jìn)行了非均勻性校正和盲元標(biāo)定等處理。

如圖2所示，為均勻背景下自動在線盲元檢測流程圖。當(dāng)進(jìn)行盲元檢測時，在系統(tǒng)入瞳處設(shè)置均勻的背景。此時的理想成像圖應(yīng)為均勻灰度圖像。盲元所在位置的像素灰度異于正常的像素。依照流程圖，對圖像進(jìn)行中值濾波，獲得去除噪聲和盲元像素奇異點灰度均勻的濾波圖。計算原始圖與濾波圖的差值絕對值，得到了包含噪聲和奇異點信息的圖。利用設(shè)置門限搜索疑似盲元。將搜索到的疑似盲元分別按照其區(qū)域連通性，進(jìn)行篩選確認(rèn)疑似盲元。在一種實施方式中分析累計50幅圖像的出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行計數(shù)，最終認(rèn)為疑似盲元出現(xiàn)次數(shù)大于45次的為盲元。

如圖3所示，為均勻背景下自動在線盲元檢測效果圖。采用128X128的紅外圖像。其中，左圖為均勻背景下獲得的一幅紅外圖像，通過目標(biāo)檢測算法，識別出三個盲元，分別為中圖紅色圓圈標(biāo)識位置。中圖為盲元表。右圖為后續(xù)進(jìn)行盲元補償?shù)玫降男Ч麍D。可以看出經(jīng)過在線盲元檢測，盲元被很好的識別，有利于后續(xù)對目標(biāo)進(jìn)行識別。。

如圖4所示，移動視場下自動在線盲元檢測流程圖。在目標(biāo)檢測條件下能夠獲得疑似目標(biāo)的信息，從中排除盲元。對疑似目標(biāo)點在8鄰域內(nèi)進(jìn)行中值濾波，取原始灰度與中值濾波差值，將其中灰度值大于設(shè)定門限值的點標(biāo)記為疑似盲元；并實時計算累計50幅圖像的盲元點出現(xiàn)次數(shù)；將出現(xiàn)次數(shù)大于45次的為盲元。

如圖5所示，移動視場下自動在線盲元檢測效果圖。采用128X128的紅外圖像。兩圖為兩個不同時刻的成像圖，視場發(fā)生變化，使得目標(biāo)在圖像上呈現(xiàn)的位置發(fā)生位移，盲元像素點的位置不隨視場變化發(fā)生改變。