[發(fā)明專利]一種基于雙平臺直方圖的自迭代紅外圖像增強(qiáng)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110765363.4
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113487525B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁航;魏凌飛;朱偉鋒;王軒;葛海水;馬超;司凱旋;吳曉棟
• 申請（專利權(quán)）人: 河南慧聯(lián)世安信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06T5/40
• 分類號: G06T5/40
• 代理公司: 鄭州睿途知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41183
• 代理人: 李伊寧

本發(fā)明公開了一種基于雙平臺直方圖的自迭代紅外圖像增強(qiáng)方法，包括以下步驟：A：獲取原始紅外圖像；B：計(jì)算熵值和熵值比臨界值；C：得到降序列表；D：確定前序元素組和后續(xù)元素組；E：計(jì)算出當(dāng)前上限閾值和當(dāng)前下限閾值；F：計(jì)算得出均衡化后的熵值；G：計(jì)算出當(dāng)前熵值比系數(shù)；H：若當(dāng)前熵值比系數(shù)大于等于熵值比臨界值進(jìn)入步驟L，否則進(jìn)入步驟I；I：若迭代次數(shù)小于終止迭代次數(shù)進(jìn)入步驟J，等于進(jìn)入步驟M；J：若當(dāng)前熵值比系數(shù)大于熵值比系數(shù)則對前序元素組進(jìn)行擴(kuò)充，小于等于則對后續(xù)元素組擴(kuò)充；K：返回步驟E；L：輸出當(dāng)前熵值為的紅外圖像；M：輸出當(dāng)前熵值為的紅外圖像。本發(fā)明能夠有效地增強(qiáng)紅外圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雙平臺直方圖的自迭代紅外圖像增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，社會的安全穩(wěn)定運(yùn)行顯得尤為重要，國家對于各類災(zāi)情事故的預(yù)防與及時(shí)處理極為重視。

火災(zāi)是一種極易發(fā)生的事故，會導(dǎo)致巨大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。在消防人員進(jìn)行消防救援時(shí)，對火災(zāi)現(xiàn)場的情況掌握至關(guān)重要，直接影響到是否能夠及時(shí)撲滅火災(zāi)，降低損失。由于火災(zāi)現(xiàn)場中存在著大量煙霧粒子，而煙霧粒子的直徑大于可見光波長且對于可見光是不透明的，因此直接導(dǎo)致火災(zāi)現(xiàn)場能見度過低，使得一般的攝像頭在火災(zāi)現(xiàn)場無法清楚的記錄火災(zāi)的內(nèi)部情況。而近些年，隨著紅外技術(shù)的發(fā)展，紅外成像技術(shù)在科學(xué)領(lǐng)域和安防領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用，可以利用紅外技術(shù)去實(shí)時(shí)了解火災(zāi)現(xiàn)場的內(nèi)部情況。例如，可以在無人機(jī)上安裝紅外攝像頭，把火災(zāi)現(xiàn)場的實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)傳輸至指揮中心，從而為查找著火點(diǎn)、計(jì)算著火面積和尋找被困人員提供有力的數(shù)據(jù)支持。

紅外圖像與可見圖像相比，普遍存在著目標(biāo)與背景對比度低、分辨率低、邊緣模糊和噪聲較大等缺點(diǎn)。在眾多的圖像增強(qiáng)算法中，直方圖均衡化法是一種常用的紅外圖像對比度增強(qiáng)算法，它主要是基于圖像直方圖的灰度分布情況進(jìn)行灰度級的調(diào)整，從而達(dá)到較為理想的增強(qiáng)效果。直方圖均衡化法對圖像的整體對比度增強(qiáng)有很強(qiáng)的效果，但如果直接采用直方圖均衡化方法對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，有可能導(dǎo)致圖像中占據(jù)大多數(shù)像素灰度的背景和噪聲等無用信息過度放大的現(xiàn)象，反而將圖像中占有少量像素灰度的目標(biāo)和邊緣細(xì)節(jié)等有用信息過分抑制從而變得模糊，甚至出現(xiàn)目標(biāo)丟失的現(xiàn)象，從而造成目標(biāo)和細(xì)節(jié)的對比度降低而背景和噪聲的對比度提高的現(xiàn)象。因此，傳統(tǒng)的直方圖均衡并不完全適用于紅外圖像的增強(qiáng)。

現(xiàn)有的平臺直方圖均衡算法對直方圖均衡算法實(shí)現(xiàn)了一定程度的修正，它對圖像的統(tǒng)計(jì)直方圖設(shè)置一個(gè)上限平臺閾值，對直方圖中大于上限平臺的灰度作出鉗制，由此對圖像中占據(jù)大量像素的背景灰度進(jìn)行相對抑制，同時(shí)給圖像中的目標(biāo)細(xì)節(jié)留出了提升空間。但是，上限平臺閾值的確定較為困難，若平臺閾值過高會失去對背景和噪聲的抑制作用，若平臺閾值過低又會導(dǎo)致圖像亮度過暗、對比度提高不理想等眾多問題。

現(xiàn)有的雙平臺直方圖均衡算法對平臺直方圖均衡算法的一種修正算法，它首先對圖像進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，然后針對該統(tǒng)計(jì)直方圖設(shè)置兩個(gè)較為合適的平臺值T1和T2，分別作為上限平臺和下限平臺，然后在根據(jù)這兩個(gè)平臺值對統(tǒng)計(jì)直方圖進(jìn)行修改。常用的閾值選取原則是上限平臺閾值設(shè)定紅外圖像總像素的20％～30％，而下限平臺閾值設(shè)定為總像素的5％～10％。現(xiàn)有的雙平臺直方圖均衡算法中，閾值的計(jì)算僅與像素?cái)?shù)量有關(guān)，而與圖像內(nèi)容無關(guān)，使得該算法適應(yīng)性較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于雙平臺直方圖的自迭代紅外圖像增強(qiáng)方法，能夠有效地增強(qiáng)紅外圖像中占有少量像素灰度的目標(biāo)和邊緣細(xì)節(jié)等有用信息，同時(shí)對紅外圖像中占據(jù)大量像素的背景灰度進(jìn)行有效抑制。

本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：

一種基于雙平臺直方圖的自迭代紅外圖像增強(qiáng)方法，包括以下步驟：

A：首先獲取原始紅外圖像，并將獲取的原始紅外圖像轉(zhuǎn)化為該原始紅外圖像對應(yīng)的像素分布直方圖；然后進(jìn)入步驟B；