本申請(qǐng)涉及圖像處理，尤其涉及一種圖像校正方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、紅外成像系統(tǒng)是通過(guò)接收并處理物體發(fā)出的紅外輻射，將其轉(zhuǎn)化為可見(jiàn)圖像的設(shè)備或系統(tǒng)。由于紅外探測(cè)器中各個(gè)像元之間的響應(yīng)特性存在差異，導(dǎo)致捕獲的圖像存在非均勻性，從而會(huì)影響圖像的清晰度和準(zhǔn)確性。因此，可以對(duì)圖像執(zhí)行非均勻性校正，非均勻性校正（non-uniformity?correction,nuc）是一種在紅外成像系統(tǒng)中廣泛使用的技術(shù)，旨在改善紅外探測(cè)器的成像質(zhì)量。非均勻性校正目的即是消除或減少圖像存在的非均勻性，提高圖像的空間分辨率、溫度分辨率和探測(cè)距離等性能。

2、圖像的非均勻性校正包括：基于定標(biāo)的校正方法、基于場(chǎng)景的自適應(yīng)校正方法和基于時(shí)空域自適應(yīng)濾波的校正方法。基于定標(biāo)的校正方法需要外部參考源進(jìn)行標(biāo)定，設(shè)備復(fù)雜且需要周期性定標(biāo)?；趫?chǎng)景的自適應(yīng)校正方法利用場(chǎng)景自身的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，能夠克服響應(yīng)漂移帶來(lái)的誤差，但會(huì)使圖像產(chǎn)生誤導(dǎo)性視覺(jué)殘留?；跁r(shí)空域自適應(yīng)濾波的校正方法則無(wú)法適應(yīng)圖像中不同區(qū)域的紋理特征變化，導(dǎo)致邊緣模糊、背景不平滑等問(wèn)題，降低非均勻性校正效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像校正方法、裝置及電子設(shè)備，以解決非均勻性校正效果差的問(wèn)題。

2、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像校正方法，包括：

3、獲取圖像幀序列，所述圖像幀序列包括多個(gè)連續(xù)的圖像幀；

4、對(duì)圖像幀執(zhí)行圖像分層，以得到基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層；所述基本層用于表征所述圖像幀的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)信息，所述背景層用于表征所述圖像幀的背景信息，所述背景細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀背景中的細(xì)節(jié)信息，所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀非背景中的細(xì)節(jié)信息；

5、構(gòu)建基礎(chǔ)非均勻性校正模型，所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型基于校正參數(shù)執(zhí)行非均勻性校正，所述校正參數(shù)包括增益參數(shù)和偏置參數(shù)；

6、基于所述背景層、所述背景細(xì)節(jié)層和所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層設(shè)置所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率，所述學(xué)習(xí)率用于控制所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型訓(xùn)練過(guò)程中所述校正參數(shù)的優(yōu)化步長(zhǎng)；

7、基于所述圖像幀序列和所述基本層訓(xùn)練所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型，并在訓(xùn)練過(guò)程中基于所述學(xué)習(xí)率優(yōu)化所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的校正參數(shù)，以得到目標(biāo)非均勻性校正模型；

8、通過(guò)目標(biāo)非均勻性校正模型根據(jù)優(yōu)化后的校正參數(shù)對(duì)待校正圖像幀執(zhí)行非均勻性校正，以得到待校正圖像幀對(duì)應(yīng)的校正圖像幀。

9、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像校正裝置，包括：

10、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取圖像幀序列，所述圖像幀序列包括多個(gè)連續(xù)的圖像幀；

11、模型訓(xùn)練模塊，用于對(duì)圖像幀執(zhí)行圖像分層，以得到基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層；所述基本層用于表征所述圖像幀的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)信息，所述背景層用于表征所述圖像幀的背景信息，所述背景細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀背景中的細(xì)節(jié)信息，所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀非背景中的細(xì)節(jié)信息；

12、構(gòu)建基礎(chǔ)非均勻性校正模型，所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型基于校正參數(shù)執(zhí)行非均勻性校正，所述校正參數(shù)包括增益參數(shù)和偏置參數(shù)；

13、基于所述背景層、所述背景細(xì)節(jié)層和所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層設(shè)置所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率，所述學(xué)習(xí)率用于控制所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型訓(xùn)練過(guò)程中所述校正參數(shù)的優(yōu)化步長(zhǎng)；

14、基于所述圖像幀序列和所述基本層訓(xùn)練所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型，并在訓(xùn)練過(guò)程中基于所述學(xué)習(xí)率優(yōu)化所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的校正參數(shù)，以得到目標(biāo)非均勻性校正模型；

15、非均勻性校正模塊，用于通過(guò)目標(biāo)非均勻性校正模型根據(jù)優(yōu)化后的校正參數(shù)對(duì)待校正圖像幀執(zhí)行非均勻性校正，以得到待校正圖像幀對(duì)應(yīng)的校正圖像幀。

16、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電子設(shè)備，包括：處理器、存儲(chǔ)器和總線。所述處理器和所述存儲(chǔ)器通過(guò)所述總線完成相互間的通信；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序指令，所述處理器被配置為：

17、獲取圖像幀序列，所述圖像幀序列包括多個(gè)連續(xù)的圖像幀；

18、對(duì)圖像幀執(zhí)行圖像分層，以得到基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層；所述基本層用于表征所述圖像幀的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)信息，所述背景層用于表征所述圖像幀的背景信息，所述背景細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀背景中的細(xì)節(jié)信息，所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層用于表征所述圖像幀非背景中的細(xì)節(jié)信息；

19、構(gòu)建基礎(chǔ)非均勻性校正模型，所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型基于校正參數(shù)執(zhí)行非均勻性校正，所述校正參數(shù)包括增益參數(shù)和偏置參數(shù)；

20、基于所述背景層、所述背景細(xì)節(jié)層和所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層設(shè)置所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率，所述學(xué)習(xí)率用于控制所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型訓(xùn)練過(guò)程中所述校正參數(shù)的優(yōu)化步長(zhǎng)；

21、基于所述圖像幀序列和所述基本層訓(xùn)練所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型，并在訓(xùn)練過(guò)程中基于所述學(xué)習(xí)率優(yōu)化所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的校正參數(shù)，以得到目標(biāo)非均勻性校正模型；

22、通過(guò)目標(biāo)非均勻性校正模型根據(jù)優(yōu)化后的校正參數(shù)對(duì)待校正圖像幀執(zhí)行非均勻性校正，以得到待校正圖像幀對(duì)應(yīng)的校正圖像幀。

23、由以上技術(shù)方案可知，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像校正方法、裝置及電子設(shè)備，所述方法可以獲取圖像幀序列，對(duì)圖像幀序列中的圖像幀執(zhí)行圖像分層，以得到基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層。再構(gòu)建基礎(chǔ)非均勻性校正模型，基于基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層設(shè)置基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率?；趫D像幀序列訓(xùn)練基礎(chǔ)非均勻性校正模型，并在訓(xùn)練過(guò)程中基于學(xué)習(xí)率優(yōu)化基礎(chǔ)非均勻性校正模型的校正參數(shù)，以得到目標(biāo)非均勻性校正模型。通過(guò)目標(biāo)非均勻性校正模型根據(jù)優(yōu)化后的校正參數(shù)對(duì)待校正圖像幀執(zhí)行非均勻性校正。所述方法可以對(duì)圖像進(jìn)行分層處理，并根據(jù)分層的結(jié)果對(duì)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率進(jìn)行設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)圖像的精準(zhǔn)校正。

技術(shù)特征：

1.一種圖像校正方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像校正方法，其特征在于，對(duì)圖像幀執(zhí)行圖像分層的步驟，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像校正方法，其特征在于，按照下式對(duì)所述圖像幀執(zhí)行加權(quán)引導(dǎo)濾波：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像校正方法，其特征在于，將所述細(xì)節(jié)層劃分為背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層的步驟，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像校正方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像校正方法，其特征在于，按照下式設(shè)置所述基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像校正方法，其特征在于，按照下式計(jì)算所述背景細(xì)節(jié)層的學(xué)習(xí)率：

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像校正方法，其特征在于，按照下式計(jì)算所述背景層的學(xué)習(xí)率：

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像校正方法，其特征在于，按照下式計(jì)算所述目標(biāo)細(xì)節(jié)層的學(xué)習(xí)率：

10.一種圖像校正裝置，其特征在于，包括：

11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器、存儲(chǔ)器和總線；

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像校正方法、裝置及電子設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法可以獲取圖像幀序列，對(duì)圖像幀序列中的圖像幀執(zhí)行圖像分層，以得到基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層。再構(gòu)建基礎(chǔ)非均勻性校正模型，基于基本層、背景層、背景細(xì)節(jié)層和目標(biāo)細(xì)節(jié)層設(shè)置基礎(chǔ)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率?；趫D像幀序列訓(xùn)練基礎(chǔ)非均勻性校正模型，并在訓(xùn)練過(guò)程中基于學(xué)習(xí)率優(yōu)化基礎(chǔ)非均勻性校正模型的校正參數(shù)，以得到目標(biāo)非均勻性校正模型。通過(guò)目標(biāo)非均勻性校正模型根據(jù)優(yōu)化后的校正參數(shù)對(duì)待校正圖像幀執(zhí)行非均勻性校正。所述方法可以對(duì)圖像進(jìn)行分層處理，并根據(jù)分層的結(jié)果對(duì)非均勻性校正模型的學(xué)習(xí)率進(jìn)行設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)圖像的精準(zhǔn)校正。

技術(shù)研發(fā)人員：陳達(dá),章潔,郁軍軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江芯昇電子技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6