一種紅外圖像的圖像細節增強方法
【專利摘要】本發明實施例公開了一種紅外圖像的圖像細節增強方法，包括：獲得原始紅外圖像；對原始紅外圖像進行降噪處理；將降噪后的紅外圖像分解為細節分圖像和基圖分圖像；對細節分圖像進行細節增強處理；對基圖分圖像進行動態范圍壓縮處理；將細節分圖像和基圖分圖像合成，獲得合成紅外圖像。本發明的實施例的紅外圖像的圖像細節增強方法中，在有效抑制噪聲的基礎上，對全局大動態范圍的場景信息進行了合理的壓縮，既壓縮了紅外圖像的大動態范圍，也保持了紅外圖像的細節信息，使圖像整體的視覺效果得到明顯提高。
【專利說明】一種紅外圖像的圖像細節增強方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及紅外成像【技術領域】，尤其是涉及一種紅外圖像的圖像細節增強方法。【背景技術】
[0002]紅外熱成像技術簡而言之就是將被測物體輻射的紅外溫度信號轉換為不同強度的電信號，并最終將電信號轉換為視頻信號輸入終端顯示設備進行顯示。近些年來，隨著非制冷焦平面陣列(UFPA)紅外探測器的日益成熟，熱成像技術越來越廣泛應用于公安、消防、軍事、醫學、電力工業等領域，各具特色的熱像儀應運而生。
[0003]由于紅外焦平面陣列熱成像系統是對場景的溫差成像，紅外熱圖像表征的是景物的溫度分布，是灰度圖像，沒有彩色或陰影，故對人眼而言，分辨率低、分辨潛力差；而紅外成像系統因其成像器件的靈敏度、分辨率和噪聲等固有的特性，使得紅外熱圖像普遍存在目標與背景對比度差、空間相關性強、邊緣模糊、噪聲較大等缺點；同時由于熱成像系統的探測能力和空間分辨率低于可見光CCD陣列，使得紅外圖像的清晰度也低于可見光圖像，需要經過增強處理改善圖像質量。
[0004]紅外圖像數字細節增強(Digital Detail Enhancement, DDE)技術通過增強目標與背景之間細微結構(如邊緣、輪廓、紋理等)的對比度來提高對細小目標的探測和識別能力。傳統的圖像增強算法如灰度變換、直方圖均衡等，概念簡單，數學上處理方便、編程簡便，所以在一些要求不高的場合己經取得了很好的圖像增強效果，但是存在一些缺陷，對于圖像中不同位置、具有相同灰度等級的像素經常會表現出不同的圖像結構，在確定變換或轉移函數時常常是基于整個圖像的統計量，因此很有可能達不到預期的處理效果，此外對于全局直方圖均衡還存在意想不到加強噪聲效應。
[0005]普通圖像的增強算法對于紅外圖像增強算法一般是適用的。對于某個特定的應用，通常根據增強處理需要達到的目的選擇合適的增強算法，在具體應用中，針對紅外圖像的特點可以進行一些改進。由于紅外圖像場景中目標和背景的溫差小，導致圖像的分辨率和對比度很低。為此，人們根據對可見光圖像的增強算法，對其進行相應的修正，將其用于紅外圖像的增強。其中，應用最廣的是基于直方圖的紅外圖像增強算法。但是，一般的直方圖均衡化增強算法并不適用于紅外圖像增強。為了克服直方圖均衡化算法的不足，人們提出了直方圖投影和平臺直方圖算法，其中，對于平臺直方圖算法，實現該算法的關鍵是平臺值的選擇，但是目前并沒有提出一個選擇平臺閾值的合理準則，只是根據經驗選擇平臺閾值；而直方圖投影算法只是將圖像中出現的灰度級在整個灰度空間進行等間隔分配，對背景噪聲和目標做了相同的處理，對圖像的增強效果不佳。
[0006]
【發明內容】
[0007]本發明的目的之一是提供既壓縮了紅外圖像的動態范圍、同時也保存并增強了紅外圖像細節信息的紅外圖像的圖像細節增強方法。[0008]本發明公開的技術方案包括:
提供了一種紅外圖像的圖像細節增強方法，其特征在于，包括:獲得原始紅外圖像；對所述原始紅外圖像進行降噪處理，獲得降噪紅外圖像；將所述降噪紅外圖像分解為細節分圖像和基圖分圖像；對所述細節分圖像進行細節增強處理，獲得增強細節分圖像；對所述基圖分圖像進行動態范圍壓縮處理，獲得動態范圍壓縮基圖分圖像；將所述增強細節分圖像和所述動態范圍壓縮基圖分圖像合成，獲得合成紅外圖像。
[0009]本發明的一個實施例中，所述對所述原始紅外圖像進行降噪處理的步驟包括:對所述原始紅外圖像進行中值濾波。
[0010]本發明的一個實施例中，所述將所述降噪紅外圖像分解為細節分圖像和基圖分圖像的步驟包括:對所述降噪紅外圖像進行高通濾波，獲得所述細節分圖像；用所述降噪紅外圖像減去所述細節分圖像，獲得所述基圖分圖像。
[0011]本發明的一個實施例中，所述對所述降噪紅外圖像進行高通濾波的步驟包括:將所述降噪紅外圖像變換到頻域，獲得所述降噪紅外圖像的頻譜；對所述頻譜進行高通濾波；將高通濾波之后的所述頻譜反變換到時域，獲得所述細節分圖像。
[0012]本發明的一個實施例中，所述對所述細節分圖像進行細節增強處理的步驟包括:對所述細節分圖像進行細節增強和非線性壓縮處理，獲得所述增強細節分圖像。
[0013]本發明的一個實施例中，所述增強細節分圖像為:
【權利要求】
1.一種紅外圖像的圖像細節增強方法，其特征在于，包括: 獲得原始紅外圖像； 對所述原始紅外圖像進行降噪處理，獲得降噪紅外圖像； 將所述降噪紅外圖像分解為細節分圖像和基圖分圖像； 對所述細節分圖像進行細節增強處理，獲得增強細節分圖像； 對所述基圖分圖像進行動態范圍壓縮處理，獲得動態范圍壓縮基圖分圖像； 將所述增強細節分圖像和所述動態范圍壓縮基圖分圖像合成，獲得合成紅外圖像。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始紅外圖像進行降噪處理的步驟包括:對所述原始紅外圖像進行中值濾波。
3.如權利要求1或者2所述的方法，其特征在于，所述將所述降噪紅外圖像分解為細節分圖像和基圖分圖像的步驟包括: 對所述降噪紅外圖像進行高通濾波，獲得所述細節分圖像； 用所述降噪紅外圖像減去所述細節分圖像，獲得所述基圖分圖像。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述降噪紅外圖像進行高通濾波的步驟包括: 將所述降噪紅外圖像變換到頻域，獲得所述降噪紅外圖像的頻譜； 對所述頻譜進行高通濾波； 將高通濾波之后的所述頻譜反變換到時域，獲得所述細節分圖像。
5.如權利要求1至4中任意一項所述的方法，其特征在于，所述對所述細節分圖像進行細節增強處理的步驟包括:對所述細節分圖像進行細節增強和非線性壓縮處理，獲得所述增強細節分圖像。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述增強細節分圖像為:
7.如權利要求1至4中任意一項所述的方法，其特征在于，所述對所述基圖分圖像進行動態范圍壓縮處理的步驟包括:對所述基圖分圖像進行灰度線性映射處理，獲得所述動態范圍壓縮基圖分圖像。
8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，所述動態范圍壓縮基圖分圖像為:
9.如權利要求1至4中任意一項所述的方法，其特征在于，所述將所述增強細節分圖像和所述動態范圍壓縮基圖分圖像合成的步驟包括:將所述增強細節分圖像和所述動態范圍壓縮基圖分圖像線性合成，獲得所述合成紅外圖像。
10.如權利要求9所述的方法，其特征在所，所述合成紅外圖像為:
【文檔編號】G06T5/00GK104021532SQ201410275222
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月19日 優先權日:2014年6月19日
【發明者】呂堅, 呂靜, 孫鳳佩, 吳傳福, 周云 申請人:電子科技大學