[發明專利]基于改進Retinex及量子菌群算法的NSCT域紅外圖像增強方法

在審

• 申請號: 201910604910.3
• 申請日: 2019-07-05
• 公開（公告）號: CN110298807A
• 公開（公告）日: 2019-10-01
• 發明（設計）人: 廖一鵬;張進;陳詩媛
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/00
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 錢莉;蔡學俊

本發明涉及基于改進Retinex及量子菌群算法的NSCT域紅外圖像增強方法，首先采用NSCT變換對紅外圖像進行多尺度多方向分解，得到低頻子帶和高頻子帶；接著采用改進Retinex算法對低頻子帶系數進行增強；然后將非線性自適應旋轉門的量子更新策略引入菌群算法，并用于優化分數階微分的參數，結合Bayes Shrink閾值對高頻子帶進行去噪及增強；最后對處理后的低頻子帶系數和高頻子帶系數進行NSCT反變換得到增強圖像。本發明在紅外圖像的對比度、清晰度和信息熵方面都有較大的改觀，增強了紅外圖像的細節，為后續的紅外圖像處理提供更有利的紅外增強圖像。

技術領域

本發明涉及紅外圖像增強技術領域，特別是一種基于改進Retinex及量子菌群算法的NSCT域紅外圖像增強方法。

背景技術

紅外技術具有抗干擾能力強、環境適應能力強、隱蔽性好及識別能力強等優點，廣泛應用于軍事偵查、醫學診斷、工業檢測及資源勘探等領域。由于復雜的成像環境和探測器自身固有特性的限制，導致紅外圖像普遍存在對比度低、邊緣模糊、信噪比低等缺陷，造成部分圖像細節難以被人眼察覺。這時候需要用圖像增強技術對紅外圖像進行處理，可以提高紅外圖像的視覺效果，為后續的工作做準備。

目前紅外圖像增強的方法主要分兩種：一種是在空間域上對紅外圖像進行增強，有直方圖均衡化、中值濾波、反銳化掩模等等。關于直方圖均衡化在提高圖像分辨率及改善整體視覺效果方面效果鮮明，但常常也會因灰度級過度合并而導致細節丟失、過增強及噪聲被放大現象。關于中值濾波在消除孤立噪聲的同時能保護圖像尖銳的邊緣與細節，對消除脈沖噪聲及椒鹽噪聲尤為有效，但該方法在處理弱紋理及微小細節方面效果不太理想。關于反銳化掩模在一定程度上能提高圖像的邊緣和細節輪廓信息，但它對噪聲異常敏感且容易讓突變劇烈的邊緣產生過增強現象。另一種是在頻域上對紅外圖像進行增強，其主要是對紅外圖像進行多尺度處理后增強，如：Wavelet變換、Contourlet變換及非下采樣Contourlet變換(NSCT)等多尺度變換。關于Wavelet變換能從多個尺度上面提取圖像信息，但是它的方向性有限，只能從垂直和水平方向上來刻畫圖像細節，不能有效的捕捉圖像的邊緣細節、容易導致微弱細節丟失。關于Contourlet變換能在任意尺度上進行任意方向的分解，且其采用“長條形”的支撐區間來表示圖像的輪廓和方向性紋理特征信息，但是下釆樣處理會不可避免的產生頻譜混疊失真現象，進而造成圖像的分解會大打折扣。關于基于非下采樣Contourlet變換的增強算法，并結合直方圖均衡化，能有效提高圖像的整體效果，同時能抑制噪聲的放大，但對局部的增強不太理想。

綜上，現有的紅外圖像在時域上的增強方法提高了紅外圖像的對比度，但是容易導致細節丟失、對噪聲處理不好、過增強等現象。在頻域上的增強方法提高了紅外圖像的邊緣紋理和亮度均勻性，但是容易產生部分邊緣失真和噪聲放大等現象。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提出一種基于改進Retinex及量子菌群算法的NSCT域紅外圖像增強方法，在紅外圖像的對比度、清晰度和信息熵方面都有較大的改觀，增強了紅外圖像的細節，為后續的紅外圖像處理提供更有利的紅外增強圖像。

本發明采用以下方案實現：一種基于改進Retinex及量子菌群算法的NSCT域紅外圖像增強方法，具體包括以下步驟：

步驟S1：采用NSCT變換對紅外圖像進行多尺度多方向分解，得到低頻子帶和高頻子帶；

步驟S2：采用改進Retinex算法對低頻子帶系數進行增強；

步驟S3：將非線性自適應旋轉門的量子更新策略引入菌群算法，并用于優化分數階微分的參數，結合Bayes Shrink閾值對高頻子帶進行去噪及增強；

步驟S4：對處理后的低頻子帶系數和高頻子帶系數進行NSCT反變換得到增強圖像。

進一步地，步驟S2具體包括以下步驟：