本發(fā)明涉及視頻噪聲測試領(lǐng)域，特別是一種可以檢測融合成像系統(tǒng)對融合視頻圖像噪聲的抑制能力的系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

圖像融合是有效地利用圖像的特征信息對相同場景不同傳感器所獲得的圖像信息進(jìn)行綜合,以易于使用者進(jìn)行目標(biāo)檢測、識別和情景感知。在圖像融合中,源圖像通常包含一定量且種類不同的噪聲。

圖像融合的目的是通過對不同波段信息的融合，增加原場景的信息。該過程中通過對圖像的處理，能夠?qū)υ肼曈幸欢ǖ囊种谱饔谩?/p>

目前，針對融合電路板的成像質(zhì)量的評價方法較少，而檢測融合電路對噪聲的抑制能力也還沒有很好的手段，通常是采用肉眼識別觀測的方式，結(jié)果較為粗糙且有很強(qiáng)的主觀性，所以急需一種完整的測試系統(tǒng)，精確測試融合電路板對噪聲的抑制能力。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種融合電路板噪聲抑制能力測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以精確測試和系統(tǒng)評估圖像融合電路的噪聲抑制能力。

實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案為：一種融合電路板噪聲抑制能力測試系統(tǒng)，包括標(biāo)準(zhǔn)圖像生成模塊，噪聲生成模塊，圖像噪聲疊加模塊、圖像信噪比計算模塊，融合電路板模塊，上位機(jī)管理模塊；其中：

所述標(biāo)準(zhǔn)圖像生成模塊與圖像噪聲疊加模塊相連，利用一種視頻信號發(fā)生器產(chǎn)生用于測試的紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像；

所述噪聲生成模塊與圖像噪聲疊加模塊相連，利用一種噪聲信號發(fā)生器生成偽隨機(jī)噪聲，模擬紅外與可見光圖像噪聲；

所述圖像噪聲疊加模塊分別與標(biāo)準(zhǔn)圖像生成模塊、噪聲生成模塊、圖像信噪比計算模塊、融合電路板模塊相連，接收標(biāo)準(zhǔn)圖像和噪聲，疊加后輸入到融合電路板模塊和圖像信噪比計算模塊；

所述融合電路模塊與上位機(jī)管理模塊相連，該模塊包含一塊載有圖像處理及融合算法的電路板，接收兩路含噪聲紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像，生成融合圖像，輸入到圖像信噪比計算模塊和上位機(jī)管理模塊；

所述上位機(jī)管理模塊，計算相應(yīng)的單通道圖像信噪比和融合圖像的信噪比，將計算結(jié)果進(jìn)行對比分析，給出融合電路板噪聲抑制能力的評價結(jié)果。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點為：

(1)設(shè)計出的紅外及可見光標(biāo)準(zhǔn)圖像包含目標(biāo)及背景，使用視頻信號發(fā)生器生成圖像，調(diào)節(jié)度高，且能夠均勻覆蓋整個灰度范圍；

(2)圖像噪聲的種類繁多，生成原理復(fù)雜，而本系統(tǒng)主要針對紅外和微光圖像，提供了與之相關(guān)的幾類噪聲，針對性強(qiáng)，計算量??；

(3)幾類相關(guān)噪聲的生成均基于偽隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生，與實際情況相似程度高；

(4)提出了三種噪聲疊加模式，充分模擬實際情況，能夠完整描述融合系統(tǒng)的噪聲特性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的融合電路板噪聲抑制能力測試方法的實現(xiàn)流程圖。

圖2是噪聲產(chǎn)生流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明方法易操作，測試結(jié)果準(zhǔn)確，計算復(fù)雜度低。測試步驟如下所示：

利用一種視頻信號發(fā)生器產(chǎn)生用于測試的紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像；

利用一種噪聲信號發(fā)生器生成各種所需噪聲；

通過加權(quán)方式向標(biāo)準(zhǔn)圖像疊加一種或多種噪聲；

將含噪聲的標(biāo)準(zhǔn)圖像傳輸?shù)饺诤想娐纺K和上位機(jī)模塊；

融合電路模塊對接收到的兩路含噪聲的紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行融合操作，生成融合圖像，輸入到上位機(jī)管理模塊(6)；

上位機(jī)模塊計算融合前單通道圖像信噪比值，以及融合后圖像的整體信噪比，并進(jìn)行比較和分析；

在融合電路板更換圖像融合處理算法，重復(fù)上述步驟，進(jìn)行新算法的評價。

下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。

見圖1至2所示的融合電路板噪聲抑制能力測試方法，其具有如下步驟：

S1、利用一種視頻信號發(fā)生器產(chǎn)生用于測試的紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像，模擬所需視頻制式的對應(yīng)數(shù)據(jù)流格式，生成模擬數(shù)據(jù)流，并定義出行、列坐標(biāo)和奇偶場標(biāo)志位，根據(jù)行列坐標(biāo)和奇偶場標(biāo)志位，將圖像劃分為背景區(qū)和中心目標(biāo)區(qū)，找到背景區(qū)對應(yīng)圖像數(shù)據(jù)位，將像素灰度設(shè)為I，找到中心目標(biāo)區(qū)對應(yīng)圖像數(shù)據(jù)位，將像素灰度設(shè)為I+DI。

S2、結(jié)合紅外和微光圖像的噪聲特點，模擬實際情況，生成幾種常見噪聲，與視頻信號發(fā)生器生成標(biāo)準(zhǔn)圖像的原理類似，生成與視頻信號相同格式的模擬數(shù)據(jù)流，并定義出行、列坐標(biāo)和奇偶場標(biāo)志位，根據(jù)行列坐標(biāo)和奇偶場標(biāo)志位，找到有效圖像數(shù)據(jù)位，將有效圖像數(shù)據(jù)的值替換為噪聲數(shù)據(jù)。

噪聲數(shù)據(jù)的生成如圖2所示，高斯噪聲生成首先利用乘同余法求得[0,1]上均勻分布的偽隨機(jī)數(shù)，將隨機(jī)數(shù)在頻域內(nèi)與標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的功率密度譜函數(shù)相乘，在時域內(nèi)與系數(shù)相乘，得到高斯噪聲；低頻噪聲生成利用偽隨機(jī)數(shù)，將隨機(jī)數(shù)在頻域內(nèi)與1/f分布的功率密度譜函數(shù)相乘，在時域內(nèi)與系數(shù)相乘，得到低頻噪聲；光子噪聲生成也利用偽隨機(jī)數(shù)，將隨機(jī)數(shù)在頻域內(nèi)與泊松分布的功率密度譜函數(shù)相乘，在時域內(nèi)與系數(shù)相乘，得到光子噪聲。

S3、圖像噪聲疊加模塊(3)通過加權(quán)方式向標(biāo)準(zhǔn)圖像疊加一種或多種噪聲，噪聲的種類根據(jù)實際情況選取或隨機(jī)，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)圖像為A，噪聲為Bn，疊加后的圖像為C，有公式C＝A+xB1+yB2+zB3技，xyz為系數(shù)，可為零，B1，B2，B3表示不同種類的噪聲，數(shù)量可變。

添加噪聲的模式共三種：只在微光圖像疊加噪聲；只在紅外圖像疊加噪聲；微光圖像和紅外圖像均疊加噪聲。

S4、按如上方法生成一幀疊加噪聲的標(biāo)準(zhǔn)圖像后，將其存入緩存區(qū)，按照視頻制式的幀頻率，從緩存中讀取并輸出，標(biāo)準(zhǔn)圖像的視頻流即可完成，將其進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換，即可輸出模擬視頻流，紅外與微光同理，輸入融合電路板對生成的紅外和微光標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行預(yù)處理、配準(zhǔn)、融合。

S5、上位機(jī)管理模塊(6)利用相關(guān)程序計算經(jīng)過融合電路板前后圖像的峰值信噪比(PSNR)，噪聲抑制能力測試有三種模式：

(1)微光圖像疊加噪聲，紅外圖像不疊加噪聲，測試比較融合電路輸出圖像信噪比和微光圖像信噪比；

(2)紅外圖像疊加噪聲，微光圖像不疊加噪聲，測試比較融合電路輸出圖像信噪比和紅外圖像信噪比；

(3)微光圖像和紅外圖像均疊加噪聲，測試比較融合電路輸出圖像信噪比、微光圖像信噪比和紅外圖像信噪比；

在本系統(tǒng)中，采用峰值信噪比(PSNR)作為評價微光圖像、紅外圖像和融合圖像噪聲的標(biāo)準(zhǔn)(峰值信噪比是目前使用最廣泛的圖像質(zhì)量客觀評價標(biāo)準(zhǔn))。峰值信噪比定義為：

其中MSE為噪聲圖像與理想圖像之間均方誤差，定義為：

式中，I為理想圖像，K為噪聲圖像。

S6、改變標(biāo)準(zhǔn)圖像生成模塊(1)中標(biāo)準(zhǔn)圖像背景區(qū)域的灰度值，利用同樣方法再次計算融合前紅外與可見光標(biāo)準(zhǔn)圖像的信噪比，以及融合后圖像的信噪比，重復(fù)該步驟多次，得到多組數(shù)據(jù)，以灰度值為橫坐標(biāo)，信噪比為縱坐標(biāo)，繪制曲線圖。該曲線圖即可描述融合電路板的噪聲抑制能力。