CN111462011B - 一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种去除红外偏振角图像噪声的方法，包括以下步骤：获取目标的红外偏振信息；对S1进行帧间降噪处理生成S_{1_p1}(i,j,k)；对S2进行帧间降噪处理生成S_{2_p1}(i,j,k)；对S_{1_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S_{1_p2}(i,j,k)；对S_{2_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S_{2_p2}(i,j,k)；根据S_{1_p2}(i,j,k)和S_{2_p2}(i,j,k)生成AOP偏振角图像。本发明还公开了一种去除红外偏振角图像噪声的系统。本发明一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统，对S1和S2图像进行处理，使得AOP图像噪声明显减少，成像质量大大提升，并保留了较多的图像原来的细节信息，使得AOP偏振角图像能够展现出更多的目标信息，提高了对目标的识别与追踪能力，提升了红外偏振探测系统的性能。

Description

一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统

技术领域

本发明涉及红外偏振探测技术，具体涉及一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统。

背景技术

传统的红外探测器只能获取目标的强度信息，而利用红外偏振探测技术，可以根据获取的信息计算出目标的强度、偏振度、偏振角信息，因此红外偏振探测器能获取到更多的目标细节信息，效果也更好。

通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，即可获取目标的红外偏振信息，一般情况下，红外偏振成像系统需要获取0°、45°、90°和135°共4个偏振角度的光强度信息。

对于偏振光，一般用斯托克斯矢量来表示目标的偏振信息：

式中，I₀、I₄₅、I₉₀和I₁₃₅分别代表偏振方向为0°、45°、90°和135°的光强度；I_R和I_L分别为右旋偏振光和左旋偏振光分量；S0代表总的光强；S1代表偏振方向在0°和90°之间的强度差；S2代表偏振方向在45°和135°之间的强度差；S3代表光的左旋和右旋圆偏振分量的强度差。

在实际情况中，圆偏振光分量通常很小，因此一般将S3视为0。从而根据斯托克斯矢量得到偏振光的偏振度为：

偏振角为：

利用斯托克斯矢量的计算公式，可以根据获取的4个偏振角度的信息对目标的红外偏振信息进行计算。

然而在实际应用中，计算出的偏振角AOP图像质量很糟糕，有着严重的噪声，影响了成像质量。直接对偏振角图像进行滤波时，去噪效果又并不好，因此需要亟需一种有效的去除偏振角噪声的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中直接对偏振角图像进行滤波时，去噪效果并不好，目的在于提供一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统，解决上述问题。

本发明通过下述技术方案实现：

一种去除红外偏振角图像噪声的方法，包括以下步骤：步骤1：获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；步骤2：对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i，j，k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)；步骤3：对S_{1_p1}(i，j，k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i，j，k)；对S_{2_p1}(i,j，k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i，j，k)；步骤4：根据S_{1_p2}(i，j，k)和S_{2_p2}(i，j，k)生成AOP偏振角图像。

本发明应用时，发明人首先对偏振角图像质量较差的原因进行了分析：

假设S₁和S₂均存在误差，分别为ε(S₁)和ε(S₂)，则根据误差传递公式，最终得到偏振角AOP的绝对误差为

因此，当S₁和S₂的值都很小时，S₁和S₂的误差可能会导致较大的AOP偏振角误差。下面举例说明：例如S₁和S₂的准确值均为3，但是由于误差的原因，数值可能发生了变化，假设发生了3种情况：

(1)S₁的值变为1，S₂的值变为6.

此时AOP＝1/2*arctan(6/1)＝40.27°。

(2)S₁的值不变，为3，S₂的值不变，为3.

此时AOP＝1/2*arctan(3/3)＝22.5°。

(3)S₁的值变为6，S₂的值变为1.

此时AOP＝1/2*arctan(1/6)＝4.73°。

可见S₁和S₂的微小的误差会导致较大的偏振角误差，因此，需要根据此偏振角噪声产生原因，对偏振角噪声进行处理。

基于上述理论依据，申请作出了如下技术方案：

由于AOP偏振角图像的噪声受到了S₁和S₂的很大影响，因此直接对AOP偏振角图像进行滤波降噪处理的效果不佳。本发明对S₁和S₂进行滤波处理，得到较好的S₁和S₂数据，从而计算得到质量较好的AOP偏振角图像，达到降噪的目的。

首先本发明获取目标的红外偏振信息，其中圆偏振光分量通常很小，因此一般将S3视为0，所以本发明的处理对象为S₁和S₂。对S1和S2首先进行帧间降噪，通过帧间降噪，可以有效地减小误差；然后对帧间降噪后的数据进行条件滤波，保留数据中的细节，从而保证后期合成时数据的完整性，最后进行数据合成。本发明并不直接对AOP偏振角图像滤波处理，而是对S1和S2图像进行处理，AOP图像噪声明显减少，成像质量大大提升。且本发明的去噪方法保留了较多的图像原来的细节信息，使得AOP偏振角图像能够展现出更多的目标信息，提高了对目标的识别与追踪能力，提升了红外偏振探测系统的性能。

进一步的，步骤1包括以下子步骤：

通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

进一步的，步骤2包括以下子步骤：

根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i，j，k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i，j，k)＝S₁(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i，j，k)＝|S₁(i，j，k)-S₁(i，j，k-1)|

式中，S_{1_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i，j，k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i，j，k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i，j,k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i,j,k)＝S₂(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₂(i,j，k)-S₂(i，j，k-1)|

式中，S_{2_p1}(i，j,k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i,j,k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据。

本发明应用时，当差值绝对值Diff(i,j,k)大于阈值时，说明目标运动了，因此直接使用现在这一帧的数据；当差值绝对值小于等于阈值时，证明目标变化不大，此时与上一帧图像进行求平均处理，可有效地减小误差。

进一步的，步骤3包括以下子步骤：

根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i,j,k)＝S_{1_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j,k)＝S_{2_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

本发明应用时，当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或者|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时，此时S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的误差对偏振角计算结果影响不大，因此直接使用S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的值，不做处理；当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时，这时S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的绝对值都很小，S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的小误差也会对AOP偏振角计算结果产生很大的影响，因此此时对S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)进行条件均值滤波。以S_{1_p1}(i,j,k)为例，对S_{1_p1}(i,j,k)周围3×3区域的9个点计算权值，若某个点与S_{1_p1}(i,j,k)的差值大于等于阈值threshold3，则认为该点为图像的细节信息，不参与对S_{1_p1}(i,j,k)的加权运算，权值为0，反之，若该点与S_{1_p1}(i,j,k)的差值小于阈值threshold3，则认为该点属于S_{1_p1}(i,j,k)所在的平滑区域，参与对S_{1_p1}(i,j,k)的加权运算，权值为1。通过加权平均计算，可得到S_{1_p2}(i,j,k)。同理也可计算得到S_{2_p2}(i,j,k)。

进一步的，步骤4包括以下子步骤：

根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。

本发明应用时，因为S_{1_p2}(i,j,k)有可能为0，此时S_{1_p2}(i,j,k)不能作为分母进行计算，因此直接根据S_{2_p2}(i,j,k)的正负进行判断。当S_{2_p2}(i,j,k)为非负时，视S_{2_p2}(i,j,k)/S_{1_p2}(i,j,k)为正无穷大，此时可得AOP(i,j,k)为45°。同理，当S_{2_p2}(i,j,k)为负时，视S_{2_p2}(i,j,k)/S_{1_p2}(i,j,k)为负无穷大，此时可得AOP(i,j,k)为-45°。当S_{1_p2}(i,j,k)≠0时，可以正常按照公式计算。

一种去除红外偏振角图像噪声的系统，包括：

获取单元：用于获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；

帧间降噪单元：用于对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)；

条件滤波单元：用于对S_{1_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)；对S_{2_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)；

合成单元：用于根据S_{1_p2}(i,j,k)和S_{2_p2}(i,j,k)生成AOP偏振角图像。

进一步的，所述获取单元通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

进一步的，所述帧间降噪单元根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i,j,k)＝S₁(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₁(i,j,k)-S₁(i,j,k-1)|

式中，S_{1_p1}(i,j,k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i,j,k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

所述帧间降噪单元根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i,j,k)＝S₂(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₂(i,j,k)-S₂(i,j,k-1)|

式中，S_{2_p1}(i,j,k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i,j,k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据。

进一步的，所述条件滤波单元根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i,j,k)＝S_{1_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p，q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

所述条件滤波单元根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j,k)＝S_{2_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

进一步的，所述合成单元根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。

本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

本发明一种去除红外偏振角图像噪声的方法及系统，对S1和S2图像进行处理，使得AOP图像噪声明显减少，成像质量大大提升，并保留了较多的图像原来的细节信息，使得AOP偏振角图像能够展现出更多的目标信息，提高了对目标的识别与追踪能力，提升了红外偏振探测系统的性能。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明方法步骤示意图；

图2为本发明实施例中未经滤波的原始AOP偏振角图像；

图3为本发明实施例中直接对AOP偏振角图像进行滤波效果图；

图4为本发明实施例中采用本发明方法处理效果图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例

如图1所示，本发明一种去除红外偏振角图像噪声的方法，包括以下步骤：步骤1：获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；步骤2：对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)；步骤3：对S_{1_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)；对S_{2_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)；步骤4：根据S_{1_p2}(i,j,k)和S_{2_p2}(i,j,k)生成AOP偏振角图像。

本实施例实施时，发明人首先对偏振角图像质量较差的原因进行了分析：

假设S₁和S₂均存在误差，分别为ε(S₁)和ε(S₂)，则根据误差传递公式，最终得到偏振角AOP的绝对误差为

因此，当S₁和S₂的值都很小时，S₁和S₂的误差可能会导致较大的AOP偏振角误差。下面举例说明：例如S₁和S₂的准确值均为3，但是由于误差的原因，数值可能发生了变化，假设发生了3种情况：

(1)S₁的值变为1，S₂的值变为6.

此时AOP＝1/2*arctan(6/1)＝40.27°。

(2)S₁的值不变，为3，S₂的值不变，为3.

此时AOP＝1/2*arctan(3/3)＝22.5°。

(3)S₁的值变为6，S₂的值变为1.

此时AOP＝1/2*arctan(1/6)＝4.73°。

可见S₁和S₂的微小的误差会导致较大的偏振角误差，因此，需要根据此偏振角噪声产生原因，对偏振角噪声进行处理。

基于上述理论依据，申请作出了如下技术方案：

由于AOP偏振角图像的噪声受到了S₁和S₂的很大影响，因此直接对AOP偏振角图像进行滤波降噪处理的效果不佳。本发明对S₁和S₂进行滤波处理，得到较好的S₁和S₂数据，从而计算得到质量较好的AOP偏振角图像，达到降噪的目的。

首先本发明获取目标的红外偏振信息，其中圆偏振光分量通常很小，因此一般将S3视为0，所以本发明的处理对象为S₁和S₂。对S1和S2首先进行帧间降噪，通过帧间降噪，可以有效地减小误差；然后对帧间降噪后的数据进行条件滤波，保留数据中的细节，从而保证后期合成时数据的完整性，最后进行数据合成。本发明并不直接对AOP偏振角图像滤波处理，而是对S1和S2图像进行处理，AOP图像噪声明显减少，成像质量大大提升。且本发明的去噪方法保留了较多的图像原来的细节信息，使得AOP偏振角图像能够展现出更多的目标信息，提高了对目标的识别与追踪能力，提升了红外偏振探测系统的性能。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，步骤1包括以下子步骤：

通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，步骤2包括以下子步骤：

根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i,j,k)＝S₁(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₁(i,j,k)-S₁(i,j,k-1)|

式中，S_{1_p1}(i,j,k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i,j,k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i,j,k)＝S₂(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₂(i,j,k)-S₂(i,j,k-1)|

式中，S_{2_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i，j，k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i，j，k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据。

本实施例实施时，当差值绝对值Diff(i，j，k)大于阈值时，说明目标运动了，因此直接使用现在这一帧的数据；当差值绝对值小于等于阈值时，证明目标变化不大，此时与上一帧图像进行求平均处理，可有效地减小误差。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，步骤3包括以下子步骤：

根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i，j，k)：

当|S_{1_p1}(i，j，k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i，j,k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i,j,k)＝S_{1_p1}(i，j，k)

当|S_{1_p1}(i，j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i，j，k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p，q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i，j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i，j，k)：

当|S_{1_p1}(i，j，k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i，j，k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j，k)＝S_{2_p1}(i，j，k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

本实施例实施时，当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或者|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时，此时S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的误差对偏振角计算结果影响不大，因此直接使用S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的值，不做处理；当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时，这时S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的绝对值都很小，S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)的小误差也会对AOP偏振角计算结果产生很大的影响，因此此时对S_{1_p1}(i,j,k)和S_{2_p1}(i,j,k)进行条件均值滤波。以S_{1_p1}(i,j,k)为例，对S_{1_p1}(i,j,k)周围3×3区域的9个点计算权值，若某个点与S_{1_p1}(i,j,k)的差值大于等于阈值threshold3，则认为该点为图像的细节信息，不参与对S_{1_p1}(i,j,k)的加权运算，权值为0，反之，若该点与S_{1_p1}(i,j,k)的差值小于阈值threshold3，则认为该点属于S_{1_p1}(i,j,k)所在的平滑区域，参与对S_{1_p1}(i,j,k)的加权运算，权值为1。通过加权平均计算，可得到S_{1_p2}(i,j,k)。同理也可计算得到S_{2_p2}(i,j,k)。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，步骤4包括以下子步骤：

根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。

本实施例实施时，因为S_{1_p2}(i,j,k)有可能为0，此时S_{1_p2}(i,j,k)不能作为分母进行计算，因此直接根据S_{2_p2}(i,j,k)的正负进行判断。当S_{2_p2}(i,j,k)为非负时，视S_{2_p2}(i,j,k)/S_{1_p2}(i,j,k)为正无穷大，此时可得AOP(i,j,k)为45°。同理，当S_{2_p2}(i,j,k)为负时，视S_{2_p2}(i,j,k)/S_{1_p2}(i,j,k)为负无穷大，此时可得AOP(i,j,k)为-45°。当S_{1_p2}(i,j,k)≠0时，可以正常按照公式计算。

一种去除红外偏振角图像噪声的系统，包括：

获取单元：用于获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；

帧间降噪单元：用于对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)；

条件滤波单元：用于对S_{1_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)；对S_{2_p1}(i,j,k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)；

合成单元：用于根据S_{1_p2}(i，j，k)和S_{2_p2}(i,j,k)生成AOP偏振角图像。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，所述获取单元通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，所述帧间降噪单元根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i,j,k)＝S₁(i,j,k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₁(i,j,k)-S₁(i,j,k-1)|

式中，S_{1_p1}(i,j,k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i,j,k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

所述帧间降噪单元根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i,j,k)＝S₂(i，j，k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i，j,k)＝|S₂(i,j，k)-S₂(i，j，k-1)|

式中，S_{2_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i，j，k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i，j，k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，所述条件滤波单元根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i，j，k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i，j，k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i，j，k)＝S_{1_p1}(i，j，k)

当|S_{1_p1}(i，j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j，k)为经过滤波后的结果；w(p，q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i，j，k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

所述条件滤波单元根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i，j，k)：

当|S_{1_p1}(i，j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j,k)＝S_{2_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，所述合成单元根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，依据本发明提出的一种去除AOP偏振角图像噪声的方法，具体给出了对第3帧AOP偏振角图像进行去噪处理的方法。如下：

(1)首先获取第一帧的S₁和S₂图像，由于k＝1，只有1帧图像，因此帧间降噪的结果为S_{1_p1}(i,j,1)＝S₁(i,j,1)，S_{2_p1}(i,j,1)＝S₂(i,j,1)。此时再对S_{1_p1}(i,j,1)和S_{2_p1}(i,j,1)图像进行条件滤波，根据公式计算出滤波后的结果S_{1_p2}(i,j,1)和S_{2_p2}(i,j,1)，再计算对应的AOP偏振角图像，得到AOP(i,j,1)。即可输出经过去噪的第一帧AOP偏振角图像。

(2)再获取第二帧的S₁和S₂图像，此时k＝2，k-1＝1。因此帧间降噪的方法为：根据S₁(i,j,2)和S₁(i,j,1)计算出S_{1_p1}(i,j,2)，根据S₂(i,j,2)和S₂(i,j,1)计算出S_{2_p1}(i,j,2)。此时再对S_{1_p1}(i,j,2)和S_{2_p1}(i,j,2)图像进行条件滤波，根据公式计算出滤波后的结果S_{1_p2}(i,j,2)和S_{2_p2}(i,j,2)，再计算对应的AOP偏振角图像，得到AOP(i,j,2)。即可输出经过去噪的第二帧AOP偏振角图像。

(3)再获取第三帧的S₁和S₂图像，此时k＝3，k-1＝2。因此帧间降噪的方法为：根据S₁(i,j,3)和S₁(i,j,2)计算出S_{1_p1}(i,j,3)，根据S₂(i,j,3)和S₂(i,j,2)计算出S_{2_p1}(i,j,3)。此时再对S_{1_p1}(i,j,3)和S_{2_p1}(i,j,3)图像进行条件滤波，根据公式计算出滤波后的结果S_{1_p2}(i,j,3)和S_{2_p2}(i,j,3)，再计算对应的AOP偏振角图像，得到AOP(i,j,3)。即可输出经过去噪的第三帧AOP偏振角图像。

为了进一步的说明本实施例的工作过程，由图2到图4可以看到，图2中的原始AOP偏振角图像噪声很多，图像质量很差。图3为直接对AOP偏振角图像进行滤波处理的结果，由于进行了滤波，图像丢失了很多的细节信息，但是图像噪声依然很多，去噪效果不佳。图4为本发明方法的处理效果图，可以看到，经过本发明方法的处理，AOP偏振角图像的噪声大大减少，且保留了较多的细节信息。经过比较，显然本发明的方法去噪效果更好。

从图3与图4的对比可以看到，图3在最左侧车的车灯位置出现了大量的噪音，并且在背景的楼房轮廓上丢失了很多轮廓细节，而图4中，不但消除了大量噪音，同时保留了完整的细节，其中图3为采用高斯滤波，高斯参数取0.8时的滤波结果；图4采用的是本实施例的方式进行滤波。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种去除红外偏振角图像噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；

步骤2：对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i，j，k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i，j，k)；

所述步骤2包括以下子步骤：

根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i，j，k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i，j，k)＝S₁(i，j，k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i，j，k)＝|S₁(i，j，k)-S₁(i，j，k-1)|

式中，S_{1_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i，j，k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i，j，k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i，j，k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i，j，k)＝S₂(i，j，k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i，j，k)＝|S₂(i，j，k)-S₂(i，j，k-1)|

式中，S_{2_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i，j，k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据；

步骤3：对S_{1_p1}(i，j，k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i，j，k)；对S_{2_p1}(i，j，k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i，j，k)；

步骤4：根据S_{1_p2}(i，j，k)和S_{2_p2}(i，j，k)生成AOP偏振角图像。

2.根据权利要求1所述的一种去除红外偏振角图像噪声的方法，其特征在于，步骤1包括以下子步骤：

通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

3.根据权利要求1所述的一种去除红外偏振角图像噪声的方法，其特征在于，步骤3包括以下子步骤：

根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i,j,k)＝S_{1_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j,k)＝S_{2_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

4.根据权利要求1所述的一种去除红外偏振角图像噪声的方法，其特征在于，步骤4包括以下子步骤：

根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。

5.一种去除红外偏振角图像噪声的系统，其特征在于，包括：

获取单元：用于获取目标的红外偏振信息；所述红外偏振信息包括偏振方向在0°～90°之间的强度差S1和偏振方向在45°～135°之间的强度差S2；

帧间降噪单元：用于对S1进行帧间降噪处理生成S1第一处理数据S_{1_p1}(i,j,k)；对S2进行帧间降噪处理生成S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)；

所述帧间降噪单元根据下式获取S1第一处理数据S_{1_p1}(i，j，k)：

当k＝1时，S_{1_p1}(i，j，k)＝S₁(i，j，k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i，j，k)＝|S₁(i，j，k)-S₁(i，j，k-1)|

式中，S_{1_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i，j，k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₁(i，j，k)为S1图像第k帧的第i行第j列的数据；

所述帧间降噪单元根据下式获取S2第一处理数据S_{2_p1}(i,j,k)：

当k＝1时，S_{2_p1}(i，j，k)＝S₂(i，j，k)；

当k≥2时，

其中，Diff(i,j,k)＝|S₂(i，j，k)-S₂(i，j，k-1)|

式中，S_{2_p1}(i，j，k)为经过帧间降噪得到的结果；i和j为整数，且1≤i≤M，1≤j≤N；M为图像的行数；N为图像的列数；Threshold为第一绝对值阈值；Diff(i,j,k)为第k帧与第k-1帧对应的像元数据的差值绝对值；S₂(i，j，k)为S2图像第k帧的第i行第j列的数据；

条件滤波单元：用于对S_{1_p1}(i，j，k)进行条件滤波生成S1第二处理数据S_{1_p2}(i，j，k)；对S_{2_p1}(i，j，k)进行条件滤波生成S2第二处理数据S_{2_p2}(i，j，k)；

合成单元：用于根据S_{1_p2}(i，j，k)和S_{2_p2}(i，j，k)生成AOP偏振角图像。

6.根据权利要求5所述的一种去除红外偏振角图像噪声的系统，其特征在于，所述获取单元通过在红外探测像元接收目标辐射的光路中加装偏振片，可获取目标的红外偏振信息。

7.根据权利要求5所述的一种去除红外偏振角图像噪声的系统，其特征在于，所述条件滤波单元根据下式获取S1第二处理数据S_{1_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{1_p2}(i,j,k)＝S_{1_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{1_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值；

所述条件滤波单元根据下式获取S2第二处理数据S_{2_p2}(i,j,k)：

当|S_{1_p1}(i,j,k)|≥threshold2或|S_{2_p1}(i,j,k)|≥threshold2时：

S_{2_p2}(i,j,k)＝S_{2_p1}(i,j,k)

当|S_{1_p1}(i,j,k)|<threshold2且|S_{2_p1}(i,j,k)|<threshold2时：

其中，

式中，S_{2_p2}(i,j,k)为经过滤波后的结果；w(p,q)为周围3×3区域9个像素的权值(p和q为整数，且1≤p≤3，1≤q≤3)，G(i,j,k)为归一化系数，threshold2为第二绝对值阈值，threshold3为权重阈值。

8.根据权利要求5所述的一种去除红外偏振角图像噪声的系统，其特征在于，所述合成单元根据下式获取AOP偏振角图像：

式中，AOP(i,j,k)为计算出的AOP偏振角图像。