一種紅外圖像增強方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了提供了一種紅外圖像增強方法，其對圖像進行直方圖統(tǒng)計，并對直方圖進行運算得到像素點個數(shù)極值的灰度數(shù)組，利用該數(shù)組判斷直方圖分布屬于單峰型或者雙峰型。根據(jù)直方圖分布的不同類型得到各自的展開區(qū)與壓縮區(qū)，利用線性變換對展開區(qū)、壓縮區(qū)內(nèi)灰度值進行展開與壓縮，最終達到圖像增強的目的。該算法運算比較簡單、不涉及復雜運算，同時克服了灰度直接線性變換過程中遇到的對背景及噪聲進行增強以及目標灰度不能得到有效的增強，圖像亮度偏暗等缺點。
【專利說明】一種紅外圖像增強方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及紅外圖像處理【技術領域】，尤其是涉及一種紅外圖像增強方法。
【背景技術】
[0002]紅外成像系統(tǒng)在成像的過程中由于系統(tǒng)自身成像特點的原因，所成圖像具有低信噪比、低對比度、幾乎沒有紋理信息等特點。因此為了人眼能夠獲取紅外圖像中的視覺信息，需要對紅外圖像進行一系列處理，包括圖像的非均勻校正、盲元補償、圖像增強等。
[0003]圖像增強是一種重要的紅外圖像處理方法。紅外圖像增強的方法很多，從圖像處理的作用域出發(fā)可分為:
(O空間域處理:直接對紅外圖像的灰度進行處理，常見方法有:空間域濾波、灰度線性拉伸、直方圖均衡化等。
[0004](2)時間域處理:該方法通常涉及多幀的計算，包括時間延時積分、幀間比較等。
[0005](3)變換域處理:該方法首先將紅外圖像變換到特定的變換域內(nèi)，然后對變換域中的數(shù)值進行運算，再通過逆變換獲得增強后的紅外圖像，常用的變換域包括傅里葉變換、離散余弦變換、小波變換等。
[0006]現(xiàn)有的紅外圖像增強方法中，通常計算復雜，需要耗費大量系統(tǒng)資源。
[0007]

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的之一是提供一種計算比較簡單、圖像增強效果好的紅外圖像增強方法。
[0009]本發(fā)明公開的技術方案包括:
提供了一種紅外圖像增強方法，其特征在于，包括:獲取紅外圖像；獲得所述紅外圖像的直方圖；在所述直方圖中搜索有效像素點個數(shù)，形成有效像素點個數(shù)集合，其中所述有效像素點個數(shù)的對應的灰度值大于或等于所述紅外圖像的最小灰度值且小于或者等于所述紅外圖像的最大灰度值，并且所述有效像素點個數(shù)不為零；確定所述有效像素點個數(shù)集合中的極值像素點個數(shù)，并獲取所述極值像素點個數(shù)對應的灰度值，獲得極值像素點個數(shù)灰度集合；將所述極值像素點個數(shù)灰度集合按照對應的像素點個數(shù)的大小排序，獲得排序灰度集合；根據(jù)所述排序灰度集合確定所述直方圖的類型；根據(jù)所述直方圖的類型，確定線性變換參數(shù)；用所述線性變換參數(shù)對所述紅外圖像進行線性變換。
[0010]本發(fā)明一個實施例中，所述根據(jù)所述排序灰度集合確定所述直方圖的類型的步驟包括:當所述排序灰度集合中存在與所述排序灰度集合中的最大值的差大于第一閾值、并且對應的像素點個數(shù)大于第二閾值的灰度值時，所述直方圖的類型為雙峰型，否則所述直方圖的類型為單峰型。
[0011]本發(fā)明一個實施例中，所述第一閾值為所述紅外圖像的最大灰度值和所述紅外圖像的最小灰度值之差的第一預定倍數(shù)。[0012]本發(fā)明一個實施例中，所述第一預定倍數(shù)為0.6至0.75。
[0013]本發(fā)明一個實施例中，所述第二閾值為所述排序灰度集合中的最大值對應的像素點個數(shù)的第二預定倍數(shù)。
[0014]本發(fā)明一個實施例中，所述第二預定倍數(shù)為0.3至0.4。
[0015]本發(fā)明一個實施例中，所述根據(jù)所述直方圖的類型確定線性變換參數(shù)的步驟包括:基于所述直方圖的類型，根據(jù)所述排序灰度集合確定線性變化的展開區(qū)的范圍和壓縮區(qū)的范圍。
[0016]本發(fā)明的實施例的方法中，對圖像進行直方圖統(tǒng)計，并對直方圖進行運算得到像素點個數(shù)極值的灰度數(shù)組，利用該數(shù)組判斷直方圖分布屬于單峰型或者雙峰型。根據(jù)直方圖分布的不同類型得到各自的展開區(qū)與壓縮區(qū)，利用線性變換對展開區(qū)、壓縮區(qū)內(nèi)灰度值進行展開與壓縮，最終達到圖像增強的目的。該算法運算比較簡單、不涉及復雜運算，同時克服了灰度直接線性變換過程中遇到的對背景及噪聲進行增強以及目標灰度不能得到有效的增強，圖像亮度偏暗等缺點。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1是灰度線性變換的示意圖。
[0018]圖2是本發(fā)明一個實施例的紅外圖像增強方法的流程示意圖。
[0019]圖3是本發(fā)明一個實施例的單峰直方圖的圖像的分段線性變換的示意圖。
[0020]圖4是本發(fā)明一個實施例的雙峰直方圖的圖像的分段線性變換的示意圖。
[0021]圖5是本發(fā)明一個實例中的紅外圖像的單峰直方圖。
[0022]圖6是圖5表示的紅外圖像經(jīng)過直接線性變換后獲得的圖像及其直方圖。
[0023]圖7是圖5表示的紅外圖像經(jīng)過本發(fā)明實施例的方法分段線性變換之后的獲得的圖像及其直方圖。
[0024]圖8是本發(fā)明一個實例中的紅外圖像的雙峰直方圖。
[0025]圖9是圖8表示的紅外圖像經(jīng)過直接線性變換后獲得的圖像及其直方圖。
[0026]圖10是圖8表示的紅外圖像經(jīng)過本發(fā)明實施例的方法分段線性變換之后的獲得的圖像及其直方圖。
【具體實施方式】
[0027]下面將結(jié)合附圖詳細說明本發(fā)明的實施例的紅外圖像增強方法的具體步驟。
[0028]通常從紅外探測器獲取到的圖像數(shù)據(jù)是一個N位二進制數(shù)值，為了能夠顯示紅外圖像數(shù)據(jù)，需要將圖像數(shù)據(jù)從N位二進制轉(zhuǎn)換到用于顯示的數(shù)值范圍內(nèi)(通常范圍是O至255)。這種轉(zhuǎn)換通常用灰度線性拉伸方法實現(xiàn)。灰度線性拉伸方法提供一個線性計算公式將圖像數(shù)據(jù)映射到顯示數(shù)值范圍內(nèi)。具體變換過程可以如圖1所示。
[0029]圖1中r軸代表變換前探測器獲取的圖像數(shù)據(jù)，該圖像數(shù)據(jù)的最小值為rmin，最大值為rmax。S軸代表變換后的顯示數(shù)據(jù)，顯示范圍是O SSmax?？梢钥闯觯t外圖像數(shù)據(jù)最小值rmin被映射到顯示數(shù)據(jù)0，紅外圖像數(shù)據(jù)最大值rmax被映射到顯示數(shù)據(jù)Smax,具體的變換公式可以表示為:
S=k (r-rmin)(I),
【權(quán)利要求】
1.一種紅外圖像增強方法，其特征在于，包括: 獲取紅外圖像； 獲得所述紅外圖像的直方圖； 在所述直方圖中搜索有效像素點個數(shù)，形成有效像素點個數(shù)集合，其中所述有效像素點個數(shù)的對應的灰度值大于或等于所述紅外圖像的最小灰度值且小于或者等于所述紅外圖像的最大灰度值，并且所述有效像素點個數(shù)不為零； 確定所述有效像素點個數(shù)集合中的極值像素點個數(shù)，并獲取所述極值像素點個數(shù)對應的灰度值，獲得極值像素點個數(shù)灰度集合； 將所述極值像素點個數(shù)灰度集合按照對應的像素點個數(shù)的大小排序，獲得排序灰度集合； 根據(jù)所述排序灰度集合確定所述直方圖的類型； 根據(jù)所述直方圖的類型，確定線性變換參數(shù)； 用所述線性變換參數(shù)對所述紅外圖像進行線性變換。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述排序灰度集合確定所述直方圖的類型的步驟包括:當所述排序灰度集合中存在與所述排序灰度集合中的最大值的差大于第一閾值、并且對應的像素點個數(shù)大于第二閾值的灰度值時，所述直方圖的類型為雙峰型，否則所述直方圖的類型為單峰型。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于:所述第一閾值為所述紅外圖像的最大灰度值和所述紅外圖像的最小灰度值之差的第一預定倍數(shù)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:所述第一預定倍數(shù)為0.6至0.75。
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于:所述第二閾值為所述排序灰度集合中的最大值對應的像素點個數(shù)的第二預定倍數(shù)。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于:所述第二預定倍數(shù)為0.3至0.4。
7.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于:所述根據(jù)所述直方圖的類型確定線性變換參數(shù)的步驟包括:基于所述直方圖的類型，根據(jù)所述排序灰度集合確定線性變換的展開區(qū)的范圍和壓縮區(qū)的范圍。
【文檔編號】G06T5/00GK103530847SQ201310436183
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年9月24日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月24日
【發(fā)明者】劉子驥, 馬宣, 章翔, 易樂, 鄭興, 蔣亞東 申請人:電子科技大學