紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法及其處理裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，對輸入的原始紅外圖像進行分解，對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，將增強后的目標自身輻射分量與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像本發(fā)明還提供了一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，通過本發(fā)明能夠提高紅外圖像的層次性，改善了紅外圖像的視覺效果，提高了對比度和更加清晰的輪廓。
【專利說明】紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法及其處理裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于紅外圖像處理【技術領域】，具體涉及一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法及其處理裝置。
【背景技術】
[0002]紅外成像技術現(xiàn)已廣泛應用于軍事、工業(yè)、醫(yī)學、安防等領域。然而，由于成像過程受目標輻射特性、外界大氣環(huán)境及紅外探測器光敏反應不均勻等因素的影響和限制，導致紅外圖像的對比度低、細節(jié)紋理模糊，從而影響了紅外成像技術的實際應用。因此，可以通過現(xiàn)代圖像處理技術對紅外圖像進行必要的增強處理，以提高圖像質量，增強圖像細節(jié)特征，改善圖像清晰度等，以便于人眼觀察及后續(xù)的處理與識別。
[0003]目前，紅外圖像增強方法主要分為空域和頻域兩大類?？沼蛟鰪姷姆椒ㄊ侵苯訉D像的像素點進行處理，其中直方圖均衡化是最典型的空域增強方法，該方法通過改變圖像的空間直方圖使圖像灰度均勻分布，以達到對比度增強的效果。由于直方圖均衡化是全局處理圖像，往往造成圖像局部對比度過強，圖像細節(jié)信息弱化；對其改進的平臺直方圖均衡化，則給細節(jié)的增強留出了很多空間，但難以直接確定其上限平臺，其他空域增強方法還包括自適應直方圖均衡化及各種灰度變換方法；頻域增強的方法是對圖像的頻譜信息進行處理的，其中包括同態(tài)濾波法和小波方法。同態(tài)濾波方法適用于本身對比度較好的圖像，而對于對比度低、亮度暗的圖像，處理后的圖像對比度并沒有得到很好地改善，且部分細節(jié)信息不明顯，灰度直方動態(tài)范圍較低，而計算量也較大。小波方法分別對高低頻子帶系數進行處理以達到增強的效果，能夠在增強圖像對比度的同時抑制很多噪聲，但其數據處理量大、計算復雜。
[0004]考慮到以上增強方法的不足，現(xiàn)有技術采用引導濾波將原圖像分解為細節(jié)層和基本層，再分別加以處理，最終合并輸出；還采用加權最小二乘濾波器將原圖經過多尺度分層操作，再分別對得到的多層細節(jié)圖像和殘留模糊圖像進行處理，最終合并輸出。這兩種方法解決了增強圖像的光暈和梯度反轉現(xiàn)象，但這兩種方法對細節(jié)邊緣的過度銳化，使得其他平滑區(qū)域的增強效果不明顯，導致在一定程度上影響視覺效果。
【發(fā)明內容】
[0005]為解決現(xiàn)有存在的技術問題，本發(fā)明實施例提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法及其處理裝置，以避免局部邊緣的過度銳化和平滑區(qū)域的弱增強現(xiàn)象，從整體上提高紅外圖像對比度和改善視覺效果。
[0006]為達到上述目的，本發(fā)明實施例的技術方案是這樣實現(xiàn)的:
[0007]本發(fā)明實施例提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，該處理方法包括:對輸入的原始紅外圖像I進行分解，對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，將增強后的目標自身輻射分量i與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像f o
[0008]上述方案中，所述對輸入的原始紅外圖像進行分解為:根據I型切比雪夫濾波器將輸入的原始紅外圖像I分解為目標自身輻射分量R和外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F。
[0009]上述方案中，所述對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強之前，該處理方法還包括:根據概率非局部均值濾波器對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行分解，獲得基本分量B ;將目標自身輻射分量R減去所述獲得的基本分量B獲得細節(jié)分量D。
[0010]上述方案中，所述對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強為:根據非參數修正直方圖均衡化對所述獲得的基本分量B進行對比度增強，利用全局高斯核函數對所述獲得的細節(jié)分量D進行自適應增強。
[0011 ] 上述方案中，所述將增強后的目標自身輻射分量i與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并之前，該處理方法還包括:將所述增強后的基本分量和細節(jié)分量6疊加構成增強后的目標自身輻射分量羞B
[0012]本發(fā)明實施例還提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，該裝置包括:分解單元、增強單元、合并單元，其中:
[0013]所述分解單元，用于對輸入的原始紅外圖像I進行分解，發(fā)送所述分解后獲得的目標自身輻射分量R到所述增強單元；
[0014]所述增強單元，用于對所述接收到的分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，發(fā)送增強后的目標自身輻射分量i到合并單元；
[0015]所述合并單元，用于將接收到的增強后的目標自身輻射分量及與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像I。
[0016]上述方案中，所述分解單元，具體用于根據I型切比雪夫濾波器將輸入的原始紅外圖像I分解為目標自身輻射分量R和外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F。
[0017]上述方案中，所述裝置還包括子分解單元，用于根據概率非局部均值濾波器對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行分解，獲得基本分量B ;將目標自身輻射分量R減去所述獲得的基本分量B獲得細節(jié)分量D。
[0018]上述方案中，所述增強單元，具體用于根據非參數修正直方圖均衡化對所述獲得的基本分量B進行對比度增強，利用全局高斯核函數對所述獲得的細節(jié)分量D進行自適應增強。
[0019]上述方案中，所述裝置還包括子增強單元，用于將所述增強后的基本分量I和細節(jié)分量辦疊加構成增強后的目標自身輻射分量i o
[0020]本發(fā)明提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法及其處理裝置，對輸入的原始紅外圖像進行分解，對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，將增強后的目標自身輻射分量/{與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像I;通過對原始紅外圖像進行不同層次的分解和處理，提高了紅外圖像的層次性，改善了紅外圖像的視覺效果，通過對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，提高了對比度和更加清晰的輪廓。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0021]圖1為本發(fā)明實施例的方法操作流程示意圖；
[0022]圖2為本發(fā)明實施例的裝置結構組成示意圖；
[0023]圖3為實驗仿真所用的從真實紅外視頻采集的紅外圖像；
[0024]圖4為實驗仿真所用的從真實紅外視頻采集的紅外圖像；
[0025]圖5為實驗仿真所用的從真實紅外視頻采集的紅外圖像；
[0026]圖6為采用直方圖均衡化HE對圖3的增強結果；
[0027]圖7為采用直方圖均衡化HE對圖4的增強結果；
[0028]圖8為采用直方圖均衡化HE對圖5的增強結果；
[0029]圖9為采用同態(tài)濾波HF對圖3的增強結果；
[0030]圖10為采用同態(tài)濾波HF對圖4的增強結果；
[0031]圖11為采用同態(tài)濾波HF對圖5的增強結果；
[0032]圖12為采用本發(fā)明對圖3的增強結果；
[0033]圖13為采用本發(fā)明對圖4的增強結果；
[0034]圖14為采用本發(fā)明對圖5的增強結果。
【具體實施方式】
[0035]下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進行詳細說明。
[0036]本發(fā)明提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，對輸入的原始紅外圖像進行分解，對所述分艫e啤得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，將增強后的目標自身輻射分量Λ與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像
[0037]本發(fā)明實施例提供一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，如圖1所示，該處理方法通過以下步驟實現(xiàn):
[0038]步驟101:對輸入的原始紅外圖像進行分解。
[0039]具體的，根據I型切比雪夫濾波器將輸入的原始紅外圖像I分解為目標自身輻射分量R和外界環(huán)境紅外福射的反射分量F。
[0040]所述原始紅外圖像的紅外輻射是由目標自身的紅外輻射R及其對外界環(huán)境中紅外輻射的反射組成。根據可見光的亮度反射模型，紅外場景圖像I可表示為紅外輻射分量R和紅外反射分量F的乘積，稱為紅外輻射模型，其公式如下:
[0041]I(x,y) = R(x,y) XF(x,y)(I)
[0042]其中，(x, y)表示像素點坐標；目標自身輻射分量R表示紅外場景中物體自身的紅外輻射，決定其內在性質；反射分量F表示物體對外界環(huán)境中紅外輻射的反射，決定了圖像像素能達到的動態(tài)范圍。
[0043]所述反射分量F的獲取通過低通濾波，由于切比雪夫濾波器和理想低通濾波器的頻率響應曲線之間的誤差最小，因此，本發(fā)明選取I型切比雪夫濾波器，其傳遞函數公式為:
【權利要求】
1.一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，其特征在于，該處理方法包括:對輸入的原始紅外圖像進行分解，對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，將增強后的目標自身輻射分量I與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像f β
2.根據權利要求1所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，其特征在于:所述對輸入的原始紅外圖像進行分解為:根據I型切比雪夫濾波器將輸入的原始紅外圖像I分解為目標自身福射分量R和外界環(huán)境紅外福射的反射分量F。
3.根據權利要求1或2所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，其特征在于:所述對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強之前，該處理方法還包括:根據概率非局部均值濾波器對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行分解，獲得基本分量B ;將目標自身輻射分量R減去所述獲得的基本分量B獲得細節(jié)分量D。
4.根據權利要求3所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，其特征在于:所述對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強為:根據非參數修正直方圖均衡化對所述獲得的基本分量B進行對比度增強，利用全局高斯核函數對所述獲得的細節(jié)分量D進行自適應增強。
5.根據權利要求4所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理方法，其特征在于:所述將增強后的目標自身輻射分量i與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并之前，該處理方法還包括:將所述增強后的基本分量差和細節(jié)分量^疊加構成增強后的目標自身福射分量Λ O
6.一種紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，其特征在于，該裝置包括:分解單元、增強單元、合并單元，其中: 所述分解單元，用于對輸入的原始紅外圖像進行分解，發(fā)送所述分解后獲得的目標自身輻射分量R到所述增強單元； 所述增強單元，用于對所述接收到的分解后獲得的目標自身輻射分量R進行對比度和自適應增強，發(fā)送增強后的目標自身輻射分量到合并單元； 所述合并單元，用于將接收到的增強后的目標自身輻射分量i與所述分解后獲得的原始外界環(huán)境紅外輻射的反射分量F合并，獲得最終的紅外增強圖像I β
7.根據權利要求6所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，其特征在于:所述分解單元，具體用于根據I型切比雪夫濾波器將輸入的原始紅外圖像I分解為目標自身輻射分量R和外界環(huán)境紅外福射的反射分量F。
8.根據權利要求6或7所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，其特征在于:所述裝置還包括子分解單元，用于根據概率非局部均值濾波器對所述分解后獲得的目標自身輻射分量R進行分解，獲得基本分量B ;將目標自身輻射分量R減去所述獲得的基本分量B獲得細節(jié)分量D。
9.根據權利要求8所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，其特征在于:所述增強單元，具體用于根據非參數修正直方圖均衡化對所述獲得的基本分量B進行對比度增強，利用全局高斯核函數對所述獲得的細節(jié)分量D進行自適應增強。
10.根據權利要求9所述的紅外圖像多級細節(jié)增強處理裝置，其特征在于:所述裝置還包括子增強單元，用于將所述增強后的基本分量和細節(jié)分量/)疊加構成增強后的目標自身福射分量爰
【文檔編號】G06T5/00GK104200438SQ201410453180
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年9月5日 優(yōu)先權日:2014年9月5日
【發(fā)明者】秦翰林, 韓姣姣, 延翔, 周慧鑫, 李佳, 宗靖國, 曾慶杰, 呂恩龍, 王炳健, 趙日成 申請人:西安電子科技大學