一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法

1.本发明涉及一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，涉及数字图像处理领域。


背景技术：

2.红外探测器是红外成像系统中的重要器件，受外部环境、红外敏感元件、电路结构、半导体特性等各种因素的影响，红外图像中普遍存在盲元，盲元会使图像出现亮点或暗点。盲元的存在严重影响红外系统的成像质量，影响后续的图像分析和处理工作，当检测弱小目标时，很容易出现漏检目标的情况。
3.现有技术不能准确地去除盲元，容易造成漏检或误检，且部分算法速度较慢，为了快速准确地实现盲元检测，本发明提出了一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种滑动窗口的红外图像盲元检测方法。
5.本发明解决上述技术问题采用的技术方案为：
6.一种滑动窗口的红外图像盲元检测方法，该方法包括：
7.以当前像素点为中心，选取3x3大小窗口，判断当前像素点是否为候选盲元；
8.然后根据候选盲元与周围8个像素点的差值以及周围8个像素点相互之间的差值判断其是否为真正的盲元，如果候选盲元点没有被确定为盲元，那么根据该点周围8个像素点中的最大值或最小值继续判断该点是否为盲元。
9.进一步的，对于输入图像，以每一个像素点为中心，选取3x3大小的窗口，如果该像素点为窗口内的最大值或最小值，那么该像素点被分类为候选盲元。
10.进一步的，对于候选盲元(r,c)(r,c分别候选盲元的行列坐标)，计算候选盲元(r,c)与窗口内周围8个像素值的差值绝对值，取最大值t1，然后取出候选盲元周围8个像素点，相邻两个像素点计算差值绝对值，取最大值t2，如果：
11.t1＞3*t2+n
12.其中，n为常数，5＜n＜15，那么候选盲元(r,c)确定为盲元，用窗口内中值点替代候选盲元(r,c)，如果：
13.t1＜t2+n
14.那么将候选盲元(r,c)确定为非盲元，如果：
15.t2+n≤t1≤3*t2+n
16.那么候选盲元(r,c)仍为候选盲元。
17.进一步的，如果候选盲元(r,c)仍为候选盲元，则从候选盲元(r,c)周围8个像素点中寻找最大值点(r
max
,c
max
)(r
max
,c
max
分别最大值点的行列坐标)，以最大值点(r
max
,c
max
)为中心，取3x3窗口，计算最大值点(r
max
,c
max
)与周围7个像素点(剔除候选盲元(r,c))的差值
绝对值，取最大值m1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值m2，如果：
18.m1＞3*m2+n
19.那么将最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)仍为候选盲元。
20.进一步的，如果候选盲元(r,c)仍为候选盲元，则从候选盲元(r,c)周围8个像素点中寻找最小值点(r
min
,c
min
)(r
min
,c
min
分别最大值点的行列坐标)，以最小值点(r
min
,c
min
)为中心，取3x3窗口，计算最小值点(r
min
,c
min
)与周围7个像素点(剔除候选盲元(r,c))的差值绝对值，取最大值f1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值f2，如果：
21.f1＞3*f2+n
22.那么将最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)确定为非盲元。
23.本发明的有益效果如下：
24.1、本发明适用于各种场景下，红外图像的盲元检测，不仅可以检测固定盲元，对于随机盲元检测效果也较好；
25.2、本发明对单点和连续两点盲元检测效果较好；
26.3、本发明对有弱小目标的红外图像盲元检测效果较好，在检测盲元的同时能够保持弱小目标，避免弱小目标的被检测为盲元；
27.4、本发明采用的模型简单，运算复杂度低，运算速度快，适用于对实时性要求高的各种盲元检测系统。
附图说明
28.图1为本发明一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法流程图；
29.图2为以候选盲元为中心的3x3大小的窗口，p1～p8表示候选盲元周围8个像素点；
30.图3为以候选盲元和以候选盲元周围最大值点为中心的3x3大小的窗口，p1～p7表示最大值点周围的7个像素点(剔除候选盲元)；
31.图4为以候选盲元和以候选盲元周围最小值点为中心的3x3大小的窗口，p1～p7表示最小值点周围的7个像素点(剔除候选盲元)；
32.图5为本发明对红外弱小目标图像的盲元检测并校正结果，其中(a)是原始图像，(b)是盲元检测并校正的结果。
具体实施方式
33.下面结合附图以及具体实施方式进一步说明本发明。
34.如图1所示，本发明一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，具体包括如下步骤：
35.第一步，对于输入图像，以每一个像素点为中心，选取3x3大小的窗口，如果该像素点为窗口内的最大值或最小值，那么该像素点被分类为候选盲元。
36.第二步，对于候选盲元(r,c)(r,c分别候选盲元的行列坐标)，计算候选盲元(r,c)
与窗口内周围8个像素值p1～p8的差值绝对值，如图2所示，取最大值t1，然后取出候选盲元周围8个像素点，相邻两个像素点计算差值绝对值，取最大值t2，如果：
37.t1＞3*t2+n
38.其中，n为常数，5＜n＜15，那么候选盲元(r,c)确定为盲元，用窗口内中值点替代候选盲元(r,c)，如果：
39.t1＜t2+n
40.那么将候选盲元(r,c)确定为非盲元，如果：
41.t2+n≤t1≤3*t2+n
42.那么候选盲元(r,c)仍为候选盲元。
43.第三步，如果候选盲元(r,c)执行完第二步之后仍为候选盲元，则从(r,c)周围8个像素点中寻找最大值点(r
max
,c
max
)(r
max
,c
max
分别最大值点的行列坐标)，以最大值点(r
max
,c
max
)为中心，取3x3窗口，计算最大值点(r
max
,c
max
)与周围7个像素点p1～p7(剔除候选盲元(r,c))的差值绝对值，如图3所示，取最大值m1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值m2，如果：
44.m1＞3*m2+n
45.那么将最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)仍为候选盲元。
46.第四步，如果候选盲元(r,c)执行完第三步之后仍为候选盲元，则从候选盲元(r,c)周围8个像素点中寻找最小值点(r
min
,c
min
)(r
min
,c
min
分别最大值点的行列坐标)，以最小值点(r
min
,c
min
)为中心，取3x3窗口，计算最小值点(r
min
,c
min
)与周围7个像素点p1～p7(剔除候选盲元(r,c))的差值绝对值，如图4所示，取最大值f1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值f2，如果：
47.f1＞3*f2+n
48.那么将最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)确定为非盲元。
49.在图5中，(a)是原始红外图像，图中包含一个弱小目标和若干盲元，(b)是盲元检测并校正后的图像。
50.本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，其特征在于，该方法包括：以当前像素点为中心，选取3x3大小窗口，判断当前像素点是否为候选盲元；然后根据候选盲元与周围8个像素点的差值以及周围8个像素点相互之间的差值判断其是否为盲元，如果候选盲元没有被确定为盲元，那么根据该点周围8个像素点中的最大值或最小值继续判断该当前像素点是否为盲元。2.根据权利要求1所述的一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，其特征在于，对于输入图像，以每一个像素点为中心，选取3x3大小的窗口，如果该像素点为窗口内的最大值或最小值，那么该像素点被分类为候选盲元。3.根据权利要求2所述的一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，其特征在于，对于候选盲元(r,c)，其中，r,c分别候选盲元的行列坐标，计算候选盲元(r,c)与窗口内周围8个像素点的差值绝对值，取最大值t1，然后取出候选盲元周围8个像素点，相邻两个像素点计算差值绝对值，取最大值t2，如果：t1＞3*t2+n其中，n为常数，5＜n＜15，那么候选盲元(r,c)确定为盲元，用窗口内中值点替代候选盲元(r,c)，如果：t1＜t2+n那么将候选盲元(r,c)确定为非盲元，如果：t2+n≤t1≤3*t2+n那么候选盲元(r,c)仍为候选盲元。4.根据权利要求3所述的一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，其特征在于，如果候选盲元(r,c)仍为候选盲元，则从候选盲元(r,c)周围8个像素点中寻找最大值点(r
max
,c
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)，其中，r
max
,c
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分别最大值点的行列坐标，以最大值点(r
max
,c
max
)为中心，取3x3窗口，计算最大值点(r
max
,c
max
)与剔除候选盲元(r,c)后的周围7个像素点的差值绝对值，取最大值m1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值m2，如果：m1＞3*m2+n那么将最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代最大值点(r
max
,c
max
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)仍为候选盲元。5.根据权利要求4所述的一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，其特征在于，如果候选盲元(r,c)仍为候选盲元，则从候选盲元(r,c)周围8个像素点中寻找最小值点(r
min
,c
min
)，其中，r
min
,c
min
分别最大值点的行列坐标，以最小值点(r
min
,c
min
)为中心，取3x3窗口，计算最小值点(r
min
,c
min
)与剔除候选盲元(r,c)后的周围7个像素点的差值绝对值，取最大值f1,然后计算周围7个像素点相邻两点的差值绝对值，取最大值f2，如果：f1＞3*f2+n那么将最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)同时确定为盲元，分别以最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)为中心，取3x3窗口，用窗口内中值替代最小值点(r
min
,c
min
)和候选盲元(r,c)，否则候选盲元(r,c)确定为非盲元。

技术总结
本发明公开了一种基于滑动窗口的红外图像盲元检测方法，首先以当前点为中心，选取3x3大小窗口，判断当前点是否为候选盲元；然后根据候选盲元与周围8个像素点的差值以及周围8个像素点相互之间的差值判断其是否为真正的盲元，如果候选盲元点没有被确定为盲元，那么根据该点周围8个像素点中的最大值或最小值继续判断该点是否为盲元。本发明适用于各种场景下，红外图像的盲元检测，不仅可以检测固定盲元，对于随机盲元检测效果也较好。对于随机盲元检测效果也较好。对于随机盲元检测效果也较好。


技术研发人员：刘佳 贾格 戴国民 魏宇星
受保护的技术使用者：中国科学院光电技术研究所
技术研发日：2023.06.26
技术公布日：2023/10/5