非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，它包括雙閾值映射和增強(qiáng)兩個(gè)部分，其中增強(qiáng)還包括雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)和邊緣增強(qiáng)；雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)包括以下子步驟：使用小波函數(shù)wavedec2對(duì)已得到的圖像進(jìn)行二維離散多分辨率分解，選擇的小波基為db8，分解為兩層；對(duì)分解得到的高頻系數(shù)做自適應(yīng)增強(qiáng)處理；對(duì)低頻系數(shù)采用線性調(diào)節(jié)方式來(lái)調(diào)節(jié)對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理。本發(fā)明通過(guò)對(duì)原始圖像的直方圖進(jìn)行雙閾值映射和自適應(yīng)增強(qiáng)處理，對(duì)圖像灰度級(jí)進(jìn)行重新分配，減少冗余灰度級(jí)，有效地拓寬了目標(biāo)部分的動(dòng)態(tài)范圍，既提高了目標(biāo)與背景間的對(duì)比度，又突出了目標(biāo)的細(xì)節(jié)層次。
【專(zhuān)利說(shuō)明】非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，尤其涉及一種非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像 細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 紅外圖像區(qū)別于可見(jiàn)光圖像的最顯著特點(diǎn)是"高背景低反差"，即背景輻射占據(jù)了 較大的圖像顯示動(dòng)態(tài)范圍，而目標(biāo)所占據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍較小，反映到直方圖上就是主峰占據(jù) 整個(gè)灰度級(jí)范圍的較大部分。研究表明，一幅高對(duì)比度紅外圖像顯示在灰度直方圖上應(yīng)該 具有窄的主峰和寬的拖邊，因此如果能在整個(gè)灰度范圍內(nèi)有效的拓寬拖邊，壓縮主峰并拉 伸拖邊各灰度級(jí)之間的間距，就能在增大目標(biāo)相對(duì)于背景的對(duì)比度的同時(shí)，突出目標(biāo)的細(xì) 節(jié)層次，達(dá)到提高紅外圖像質(zhì)量的目的。
[0003] 紅外熱圖像普遍存在動(dòng)態(tài)范圍小，目標(biāo)不突出的特點(diǎn)，直方圖均衡是一種用來(lái)改 變圖像的動(dòng)態(tài)范圍和對(duì)比度的簡(jiǎn)單有效的方法，使用這種方法，可使輸入圖像的灰度尺度 映射到不同的灰度尺度中去，以獲得良好的視覺(jué)效果。
[0004] 傳統(tǒng)的直方圖均衡算法，是使圖像中灰度概率密度較大的像素向附近灰度級(jí)擴(kuò) 展，因而灰度層次拉開(kāi)，而概率密度較小的像素的灰度級(jí)收縮，從而讓出原來(lái)占有的部 分灰度級(jí)，這樣的處理使圖像充分有效地利用各個(gè)灰度級(jí)，因而增強(qiáng)了圖像對(duì)比度，即 HE(Histogram Equalization)法；從信息論的角度來(lái)看，HE算法是最優(yōu)的，它進(jìn)行灰度調(diào) 整的策略是像素多的灰度被擴(kuò)展到更多的灰度級(jí)上，像素少的灰度被壓縮到很少的灰度 級(jí)，而紅外圖像的特點(diǎn)是對(duì)比度很小的景物細(xì)節(jié)分布在包含噪聲的大片背景上，因此，就紅 外圖像而言，HE算法主要提升的是背景和噪聲，而非圖像的細(xì)節(jié)，使得原始圖像中并不明顯 的噪聲經(jīng)均衡后變的突出。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種能夠減少圖像的冗余灰度級(jí)， 有效地拓寬目標(biāo)部分的動(dòng)態(tài)范圍，提高了目標(biāo)與背景間的對(duì)比度，突出目標(biāo)的細(xì)節(jié)層次的 非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法。
[0006] 本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的：
[0007] 非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，它包括雙閾值映射和增強(qiáng)兩個(gè)部 分，其中增強(qiáng)還包括雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)和邊緣增強(qiáng)；雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)包括以下子步驟：
[0008] Sll :使用小波函數(shù)wavedec2對(duì)已得到的圖像進(jìn)行二維離散多分辨率分解，選擇 的小波基為db8,分解為兩層；
[0009] S12 :對(duì)分解得到的高頻系數(shù)做自適應(yīng)增強(qiáng)處理；
[0010] S13 :對(duì)低頻系數(shù)采用線性調(diào)節(jié)方式來(lái)調(diào)節(jié)對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理；
[0011] 邊緣增強(qiáng)包括以下子步驟：
[0012] S21 :對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行拉普拉斯變換，獲得邊緣圖像fB(x，y);
[0013] S22:將平臺(tái)直方圖均衡化后的圖像&〇^，7)乘以一個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)心得到處理后圖 像；
[0014] S23 :將處理后圖像與邊緣圖像疊加生成紅外圖像fdj(x，y);
[0015] S24 :對(duì)疊加后的灰度值進(jìn)行限制得到最終的紅外圖像fN(x，y)。
[0016] 所述步驟S12中對(duì)高頻系數(shù)做自適應(yīng)增強(qiáng)處理的變換函數(shù)為：
【權(quán)利要求】
1. 非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于：它包括雙閾值自適應(yīng)增 強(qiáng)和邊緣增強(qiáng)步驟，其中，所述雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)包括以下子步驟： 511 :使用小波函數(shù)waVedeC2對(duì)已得到的圖像進(jìn)行二維離散多分辨率分解，選擇的小 波基為db8,分解為兩層； 512 :對(duì)分解得到的高頻系數(shù)做自適應(yīng)增強(qiáng)處理； 513 :對(duì)低頻系數(shù)采用線性調(diào)節(jié)方式來(lái)調(diào)節(jié)對(duì)比度，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)處理； 所述邊緣增強(qiáng)包括以下子步驟： 521 :對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行拉普拉斯變換，獲得邊緣圖像&(1，7); 522 :將平臺(tái)直方圖均衡化后的圖像fT(x，y)乘以一個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)「，得到處理后圖像； 523 :將處理后圖像與邊緣圖像疊加生成紅外圖像fdj(x,y); 524 :對(duì)疊加后的灰度值進(jìn)行限制得到最終的紅外圖像fN(x，y)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于： 所述步驟S12中對(duì)高頻系數(shù)做自適應(yīng)增強(qiáng)處理的變換函數(shù)為：
式中：G為增益因子；Win和Wout為變換前后的小波系數(shù)，G與噪聲顯著性指數(shù)g的關(guān) 系為：
式中：gl和g2分別為門(mén)限閾值（gl〈g2)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于： 所述步驟S21中獲得邊緣圖像的拉普拉斯變換邊緣提取算子為一個(gè)3*3的濾波器，其為：
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的非制冷紅外焦平面探測(cè)器圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于： 所述步驟S24中對(duì)疊加后的灰度值進(jìn)行限制的公式如下：
【文檔編號(hào)】G06T5/40GK104240208SQ201410526396
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月30日
【發(fā)明者】曾衡東 申請(qǐng)人:成都市晶林科技有限公司