[發(fā)明專利]一種單幀紅外圖像混合壓縮方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011088307.3
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112399182B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張偉;張健;李芳芳;李璽;賀建飆
• 申請（專利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類號: H04N19/42
• 分類號: H04N19/42;G06K9/62;G06T5/00
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 張夢澤

1.一種單幀紅外圖像混合壓縮方法，其特征在于，包括：

獲取紅外源圖像和目標(biāo)圖像，初始化與所述紅外源圖像尺度相同的前景模板為全“0”；

對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行有損壓縮并恢復(fù)，得到目標(biāo)恢復(fù)圖像；

將所述目標(biāo)恢復(fù)圖像與所述目標(biāo)圖像相減，得到目標(biāo)差分高頻前景圖像，并計(jì)算所述目標(biāo)差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子；

對所述紅外源圖像進(jìn)行有損壓縮并恢復(fù)，得到背景壓縮碼流和背景壓縮碼流的恢復(fù)圖像，所述背景壓縮碼流的恢復(fù)圖像為紅外源恢復(fù)圖像；

將所述紅外源恢復(fù)圖像和所述紅外源圖像相減，得到紅外源差分高頻前景圖像；

對所述紅外源差分高頻前景圖像進(jìn)行濾波處理，得到濾波圖像；

根據(jù)設(shè)定像素掃描所述濾波圖像，逐次截取以當(dāng)前像素為左上角原點(diǎn)、窗口尺度與所述目標(biāo)圖像相同的子圖；

計(jì)算所述子圖的結(jié)構(gòu)描述子；

計(jì)算所述目標(biāo)差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子和所述子圖的結(jié)構(gòu)描述子的相似度；所述計(jì)算所述目標(biāo)差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子和所述子圖的結(jié)構(gòu)描述子的相似度，具體包括：

采用公式計(jì)算所述目標(biāo)差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子和所述子圖的結(jié)構(gòu)描述子的相似度；

其中，ρ_i是由差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子和子圖的結(jié)構(gòu)描述子確定的兩個(gè)向量的余弦相似性，對于具有Y列，每列包含X個(gè)元素的構(gòu)描述子矩陣K，以相鄰列向量首尾相接且依列向量序的方式構(gòu)造包含X*Y個(gè)元素的結(jié)構(gòu)向量κ，為此，差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子和子圖的結(jié)構(gòu)描述子的余弦相似性定義如下：

其中，(·)'表示向量的轉(zhuǎn)置運(yùn)算，||·||表示向量求模運(yùn)算，κ_T為通過差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子K_T構(gòu)造的結(jié)構(gòu)向量，κ_Ni為通過子圖的結(jié)構(gòu)描述子K_Ni構(gòu)造的結(jié)構(gòu)向量；

判斷所述相似度是否小于相似度閾值；

若所述相似度小于相似度閾值，則將所述前景模板和所述子圖對應(yīng)的區(qū)域設(shè)置為1；

判斷所述濾波圖像是否遍歷完成；

若所述相似度大于或等于相似度閾值，則直接判斷所述濾波圖像是否遍歷完成；

若所述濾波圖像遍歷完成，則將所述前景模板和所述紅外源差分高頻前景圖像進(jìn)行與運(yùn)算，得到包含目標(biāo)圖像的高頻前景圖像；

對所述包含目標(biāo)圖像的高頻前景圖像進(jìn)行無損壓縮，得到前景壓縮碼流；

將所述前景壓縮碼流和所述背景壓縮碼流進(jìn)行合并，得到混合壓縮碼流；

若所述濾波圖像未遍歷完成，則返回至“根據(jù)設(shè)定像素掃描所述濾波圖像，并逐次截取以當(dāng)前像素為左上角原點(diǎn)、窗口尺度與所述目標(biāo)圖像相同的子圖”。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單幀紅外圖像混合壓縮方法，其特征在于，所述目標(biāo)差分高頻前景的結(jié)構(gòu)描述子采用局部轉(zhuǎn)向核，所述局部轉(zhuǎn)向核的計(jì)算公式如下：

其中，p²是子圖或者目標(biāo)圖像中包含的像素個(gè)數(shù)；h是全局平滑參數(shù)；矩陣C_i是空間梯度向量的協(xié)方差矩陣；x_j是子圖或者目標(biāo)圖像中心像素點(diǎn)的坐標(biāo)；x_i是子圖或者目標(biāo)圖像中其它像素點(diǎn)的坐標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的單幀紅外圖像混合壓縮方法，其特征在于，所述對所述紅外源差分高頻前景圖像進(jìn)行濾波處理，得到濾波圖像，具體包括：

將所述紅外源差分高頻前景圖像采用各向異性擴(kuò)散濾波方法進(jìn)行濾波處理，得到濾波圖像，所述各向異性擴(kuò)散濾波方法采用迭代方程進(jìn)行濾波，所述迭代方程如下：

其中I_t是t時(shí)刻的圖像，I_t+1是經(jīng)過一次迭代后t+1時(shí)刻的圖像；λ為平滑系數(shù)；分別表示在t時(shí)刻像素(x，y)點(diǎn)在東西南北四個(gè)方向上的散度，具體定義如下：

S_x,y、E_x,y、N_x,y、W_x,y分別代表四個(gè)方向上的導(dǎo)熱系數(shù)，具體計(jì)算公式如下：

其中k為導(dǎo)熱相關(guān)系數(shù)，k值越大，則在迭代過程中越不容易保留邊緣。