图像条纹噪声消除

图像条纹噪声消除

AomanHao

2021 年 11 月 19 日

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ISP图像处理相关

## 图像条纹噪声消除

### 条纹噪声

sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。

条纹噪声（Stripe noise ）是由于红外焦平面阵列（infrared focal plane array, IRFPA）中读出电路的不同而造成的。因为IRFPA上位于不同列的传感器采用不同的读出电路，读出电路偏置电压的差异会在红外图像上产生明暗。

目前针对IRFPA响应的非均匀校正算法主要包括***\*基于标准源定标\****和***\*基于场景的校正方法\****两类。

基于参考源定标类方法是早期提出的一种易于实现且较有效的方法。典型的如一点校正法，两点校正法，多点校正法等。这类方法一般通过更新非均匀性校正算法的参数实现，且需要一个额外的电子设备，进行多次重复定标。不但增加了系统复杂度，还会打断图像采集过程。

基于场景的非均匀性校正算法，如基于恒定统计算法，神经网络算法。这些基于场景的算法主要根据实际场景提取校正系数，可以自适应地校正探测器因温度和时间漂移引起的变化。为了估计出可靠的参数，这类算法需要利用一组图片进行提前训练，一般收敛速度较慢，并且场景的帧间差异要足够小。

目前的非均匀性矫正算法的缺点：

1、收敛速度慢

2、不能实时性处理

3、条纹噪声具有方向性（水平垂直）和贯穿性

### 预设条纹噪声模型

假设图像中像素$(i, j)$的值 $z(i, j)$表示为：
$$
z(i, j)＝A(i, j)x(i, j)＋B(i, j)＋v(i, j)
$$
其中，$A(i, j)$和 $B(i, j)$分别为第$(i, j)$个传感器的增益和偏置；$x(i, j)$是传感器捕获的入射红外辐射；$v(i, j)$表示电子噪声；增益$ A(i, j)$表示固定模式噪声中的乘性分量；偏置分量 $B(i, j)$表示固定模式噪声中的加性分量。

### 评价指标

粗糙度，评价非均匀性校正效果，指标越小表示条状噪声越少，处理效果越好

$$
\theta = \frac{h_1 * P+h_2 * P}{p}
$$
其中，$h_1=[-1,1]$是水平方向掩膜，$h_2 = h_1^{'}$是垂直方向掩膜，$*$代表卷积

## **基于频率滤波**

首先通过傅里叶变换从空域转到时域，在时域与高斯低通/带通滤波器进行卷积，进行低通/带通滤波，剔除高频信息或者指定位置的信息，通过imageJ软件测试效果

![img](https://img-blog.nos-eastchina1.126.net/blog/ISP/blog_ISP_stripenoise_FFT1.png)!

![img](https://img-blog.nos-eastchina1.126.net/blog/ISP/blog_ISP_stripenoise_FFT_result.png)

图、imageJ软件处理步骤

![img](https://img-blog.nos-eastchina1.126.net/blog/ISP/blog_ISP_stripenoise_FFT_result2.png)

![img](https://img-blog.nos-eastchina1.126.net/blog/ISP/blog_ISP_stripenoise_FFTresult2.png)

损失了一部分细节，频域滤波器的参数可以精调

## 基于空域滤波

非均匀校正算法具有普遍性，对于条纹噪声，有时达不到满意的效果。因此一些文献又提出了针对性更强的算法，例如基于小波的改进算法，基于全变分理论的非均匀校正算法，基于双边滤波的算法

这里就不展示了，空域降噪为了不损失细节强调保边效果

感兴趣可以留言讨论，也可以参考大佬的文章

https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/13380435.html

参考：

《基于空时域级联滤波的红外焦平面条状噪声消除算法》

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最后修改：2021 年 12 月 01 日

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AomanHao • 2021 年 11 月 19 日

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