单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的l1正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.

基于改进非局部均值的红外图像混合噪声去除方法

传统的去噪算法无法有效去除红外图像中的条纹与随机混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的基于非局部均值(NL-means)的混合噪声去除方法。首先,分析了非局部均值算法处理混合噪声的问题,并用一组实验分析了红外图像块中混合噪声的特性。根据实验结果,文中用有色高斯模型对混合噪声进行建模,并基于Mahalanobis距离改进了传统的基于欧氏距离的块相似性度量方法,使之对图像中不同复杂程度的区域进行自适应。仿真和真实数据实验均表明:文中算法相比于传统的图像去噪算法,能较好地去除条纹与随机混合噪声。