專利名稱：基于直方圖統(tǒng)計拉伸和梯度濾波的紅外圖像細節(jié)增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種紅外圖像細節(jié)增強方法，屬于光電成像技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
紅外熱成像技術(shù)是一種對場景的溫度分布進行成像、處理及顯示的高科技前沿技術(shù)，其利用目標(biāo)與周圍背景之間的溫差來實現(xiàn)對目標(biāo)形狀和狀態(tài)等相關(guān)信息的獲取。由于紅外熱成像技術(shù)的隱蔽性、被動性及適合全天候應(yīng)用等特點，因此具有極高的軍事戰(zhàn)略應(yīng)用前景和需求。隨著近些年紅外技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，紅外成像器件的生產(chǎn)規(guī)模不斷升級，制造成本不斷降低，使得紅外熱成像設(shè)備在民用領(lǐng)域也得到了越來越廣泛地應(yīng)用，如民用安防、工業(yè)在線檢測、醫(yī)用衛(wèi)生等領(lǐng)域。由于紅外場景通常具有非常寬的溫度范圍，即紅外場景的動態(tài)范圍非常大，因此熱成像系統(tǒng)在對紅外場景實現(xiàn)成像并進行圖像顯示時，只會顯示出場景的大致輪廓和基本背景信息，損失了場景的大量細節(jié)特征，從而導(dǎo)致重要細節(jié)信息的丟失?；谥狈綀D均衡化的紅外圖像細節(jié)增強方法大致可以分為兩大類全局直方圖均衡化和局域直方圖均衡化。全局直方圖均衡化是利用整幅圖像的概率密度分布函數(shù)計算累積密度分布函數(shù)， 并通過灰度級映射來實現(xiàn)處理圖像整體對比度增強。該方法能夠?qū)χ狈綀D中概率較高的灰度級實現(xiàn)明顯的增強效果，而對低概率灰度級卻很難實現(xiàn)有效增強，甚至由于灰度級的合并導(dǎo)致細節(jié)信息的損失。局域直方圖均衡化方法是將直方圖均衡化處理應(yīng)用到圖像的局域。由于局域直方圖均衡化處理可以減小圖像其他區(qū)域?qū)Ξ?dāng)前處理區(qū)域的影響，因此可以明顯增強圖像局域的細節(jié)信息，取得比全局直方圖均衡化方法更好的圖像辨識和顯示效果。但是，局域直方圖均衡化方法數(shù)據(jù)處理量大、計算復(fù)雜，對硬件性能要求高，因此很難實現(xiàn)實時處理。除此之外，還有其它多種類型的圖像細節(jié)增強方法，如非銳化掩膜、Retinex, CLAHE等。這些方法無論從處理效果還是從處理實效性考慮，都不能作為一種較好的增強處理方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷和不足，提出一種基于直方圖統(tǒng)計拉伸和梯度濾波的紅外圖像細節(jié)增強方法。本發(fā)明的目的是通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)的。本發(fā)明的基于直方圖統(tǒng)計拉伸和梯度濾波的紅外圖像細節(jié)增強方法，首先，對紅外圖像進行直方圖統(tǒng)計和概率密度函數(shù)累加，在人為給定閾值的條件下完成紅外圖像的直方圖拉伸，生成基體圖，從而提高圖像整體對比度；同時，利用梯度濾波算子對紅外圖像進行濾波處理，提取圖像的細節(jié)信息并進行直方圖統(tǒng)計拉伸，生成細節(jié)圖；最后對基體圖和細節(jié)圖進行伽馬變換，將基體圖和細節(jié)圖以加權(quán)的方式進行求和，生成最終細節(jié)增強的紅外
4圖像。有益效果本方法對比現(xiàn)有技術(shù)，不但能有效提高圖像的整體對比度，而且能較好顯示圖像的弱對比度細節(jié)。本方法處理流程簡單、數(shù)據(jù)處理量小、運算速度快，可實現(xiàn)硬件實時處理， 能滿足廣泛的應(yīng)用需求。


圖1是本發(fā)明的框架設(shè)計流程圖。圖2是本發(fā)明處理過程中的四幅圖像圖2(a)是紅外輸入圖像，圖2 (b)是基體圖，圖2(c)是細節(jié)圖，圖2(d)是最終處理圖像。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明的具體實施方式
做進一步說明。本發(fā)明的框架設(shè)計流程圖如圖1所示，包括以下步驟步驟一、統(tǒng)計待處理紅外圖像的直方圖，確定出圖像背景所在的灰度級，使得處理后的圖像具有自然的視覺感知。具體采用以下方式統(tǒng)計被處理圖像的直方圖h。，確定出最大的概率密度值pmax及其所在的灰度級。 _9] pmax = m (h0)
權(quán)利要求
1.基于直方圖統(tǒng)計拉伸和梯度濾波的紅外圖像細節(jié)增強方法，其特征在于包括以下步驟步驟一、統(tǒng)計待處理紅外圖像的直方圖，確定出圖像背景所在的灰度級，使得處理后的圖像具有自然的視覺感知；具體采用以下方式統(tǒng)計被處理圖像的直方圖h。，確定出最大的概率密度值Pmax及其所在的灰度級；Pmax = m(h0) Smax P (h0，Pmax)其中，m(h。)是一個函數(shù)，用來確定直方圖h。的最大概率密度值pmax，ρ (h。，pmax)用來確定P_在h。中的位置，并將該灰度級賦值給gmax。gmax表示最大概率密度對應(yīng)的灰度級； 步驟二、根據(jù)直方圖，獲取待處理紅外圖像的基本圖和細節(jié)圖； 其中，基本圖的獲取過程如下首先，進行灰度閾值Vt限制下的概率密度值累加，由此能夠獲得圖像有效像素的統(tǒng)計結(jié)果，Vt可在一定程度上剔除過高和過低異常像元的灰度值；具體如下以最大概率密度對應(yīng)的灰度級gmax為中心，分別向兩側(cè)進行概率密度累加并設(shè)定灰度閾值Vt ；
全文摘要
本發(fā)明涉及基于直方圖統(tǒng)計拉伸和梯度濾波的紅外圖像細節(jié)增強方法，屬于光電成像技術(shù)領(lǐng)域。對紅外圖像進行直方圖統(tǒng)計和概率密度函數(shù)累加，在人為給定閾值的條件下完成紅外圖像的直方圖拉伸，生成基體圖，從而提高圖像整體對比度；同時，利用梯度濾波算子對紅外圖像進行濾波處理，提取圖像的細節(jié)信息并進行直方圖統(tǒng)計拉伸，生成細節(jié)圖；最后對基體圖和細節(jié)圖進行伽馬變換，將基體圖和細節(jié)圖以加權(quán)的方式進行求和，生成最終細節(jié)增強的紅外圖像。本發(fā)明不但能有效提高圖像的整體對比度，而且能較好顯示圖像的弱對比度細節(jié)；處理流程簡單、數(shù)據(jù)處理量小、運算速度快，可實現(xiàn)硬件實時處理，能滿足廣泛的應(yīng)用需求。
文檔編號G06T5/00GK102222323SQ20111015714
公開日2011年10月19日 申請日期2011年6月13日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月13日
發(fā)明者劉崇亮, 劉斌, 徐超, 王霞, 范永杰, 金偉其, 陳艷 申請人:北京理工大學(xué)