Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một Kỹ Thuật Hiệu Quả Để Sửa Chữa Không Đồng Nhất Trong Các Chuỗi Video Hồng Ngoại Bằng Cách So Khớp Đường Biểu Đồ
Tóm tắt
Các chuỗi hình ảnh hồng ngoại (IR) được thu thập bằng những loại camera nhất định. Những camera này cung cấp chuỗi hình ảnh theo sự phân bố nhiệt. Theo thời gian, chất lượng của chuỗi hình ảnh bị suy giảm do hiệu ứng nhiễu nhiệt phát sinh từ camera. Hiệu ứng nhiễu nhiệt này dẫn đến sự không đồng nhất nhất định trong chuỗi hình ảnh thu được. Do đó, cần thực hiện một loại điều chỉnh không đồng nhất trong chuỗi video căn cứ vào khung hình đầu tiên. Loại điều chỉnh không đồng nhất này dựa trên cảnh. Bài báo này giới thiệu một kỹ thuật điều chỉnh không đồng nhất dựa trên cảnh, chủ yếu phụ thuộc vào việc so khớp histogram. Hiệu ứng nhiễu trên mỗi khung hình trong chuỗi dẫn đến một sự trôi dạt trong histogram của khung hình đó. Do đó, kỹ thuật đề xuất phụ thuộc vào khái niệm so khớp histogram để điều chỉnh histogram của từng khung hình trong chuỗi dựa trên histogram của khung hình đầu tiên mà không bị ảnh hưởng bởi nhiễu nhiệt. Nhiều chỉ số chất lượng hình ảnh khác nhau bao gồm entropy, độ tương phản, cường độ cạnh, độ dốc trung bình và tương quan với khung hình đầu tiên được áp dụng để đánh giá chất lượng của các khung hình thu được sau khi điều chỉnh. Cần thiết phải giảm entropy, cường độ cạnh và độ dốc trung bình trong các khung hình cần được chỉnh sửa, vì những chỉ số này tăng lên khi có sự hiện diện của hiệu ứng nhiễu nhiệt trên tất cả các pixel được biểu diễn với quá nhiều chi tiết và thông tin không cần thiết. Ngoài ra, độ tương phản của các chuỗi video cũng nên được tăng cường để xác định các đối tượng một cách tốt hơn. Tương quan của các khung hình đã được điều chỉnh với khung hình đầu tiên cần được tăng lên để giảm hiệu ứng nhiễu. Kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng của các chuỗi video thu được được cải thiện sau khi xử lý bằng kỹ thuật đề xuất.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
B Zitova J Flusser 2003 Image registration methods: a survey Image Vis Comput 21 977 1000
M Xia B Liu 2004 Image registration by super curves IEEE Trans Image Process 13 5 720 732
D Robinson P Milanfar 2004 fundamental performance limits in image registration IEEE Trans Image Process 13 9 1185 1199
JS Lim 1990 Two-dimensional signal and image processing Prentice Hall Inc. Hoboken
WK Pratt 1991 Digital image processing Wiley New York
Torres SN, Vera EM, Reeves RA, Sobarzo SK (2003) adaptive scene-based non-uniformity correction method for infrared-focal plane arrays. In: Proc. SPIE 5076, Infrared Imaging Systems: Design, Analysis, Modeling, and Testing XIV, 130 August 2003. https://doi.org/10.1117/12.487217
Mudau AE, Willers CJ, Griffith D, le Roux FPJ (2011) Non-uniformity correction and bad pixel replacement on LWIR and MWIR images. Electronics, communications and photonics conference (SIECPC), Saudi International
Sahu A, Shandilya V (2012) Infrared image enhancement using wavelet transform. Dept of IT, SIPNA’s College of Engineering & Technology, Amravati (MS) INDIA.Dept of CSE,SIPNA’s COET, Amravati (MS) INDIA.ISSN 2222–1719, Vol. 3, No. 3
Harris JG, Chiang Y (1999) Nonuniformity correction of infrared image sequences using the constant-statistics constraint. IEEE Trans Image Process 8(8)
Averbuch A, Liron G, Bobrovsky BZ "scence based non-uniformity correction in thermal images using kalman filter".S chool of computer science, Tel Aviv University, 69978. israel. Department of electrical engineering, faculty of engineering, tel Aviv Univeristy tel Aviv 69978, lsrael.
Bhavana D, Rajesh V, Tej DR, Sankara Sarma ChV, Swaroopa RVSJ (2013) Scene based two-point nonuniformity correction of thermal images"Department of Electronics and Communication Engineering, K L University, India. Department of Electronics and Communication Engineering, SRK Institute ofTechnology, India.Graduating Engineers of ECE Department, K L University ISSN : 0975–4024 Vol. 5, No. 2 Apr-May 2013
K Ramchndran M Vetterli C Herley April 1996 Wavelets, subband coding, and best basis Proc IEEE 84 4 541 560
Olbrycht R, Wiecek B (2009) Microbolometer infrared cameras potentialities and limits for static and transient thermal processes surveys. In: 4th European Advanced Technology Workshop on Micropackaging and Thermal Management, La Rochelle, France, Conference Materials
Tendero a Y, Gillesa,c J, Landeauc S, Morel JM "Efficient single image non-uniformity correction algorithm"CentreMath´ematiques et de Leurs Applications (CMLA) D´el´egation G´en´erale pou l’Armement, Centre d’Expertise Parisien - 7 Rue des Mathurins, 92221 Bagneux.
Neo TT (2006) Fusion of Night Vision and Thermal Images', M.Sc. Thesis, Naval Postgraduate School, Universityof New South Wales, Australia
Yin S, Cao L, Tan Q, Jin G (2010) Infrared and visibl image fusion based on NSCT and fuzzy logic. In: Proceedings of the IEEE international conference on mechatronics and automation, pp 671–675