[发明专利]基于多尺度分形特征的红外图像增强方法

说明书

技术领域

本发明面向军事领域对红外图像中的复杂自然背景抑制和人造目标增强的应用需求。提出一种基于多尺度分形特征的红外图像增强方法。

背景技术

现代战争中，战争环境日趋复杂，敌我双方大量采用伪装、隐蔽、欺骗和干扰等手段，由于目标不可避免地要辐射能量，红外成像传感器通过获取目标的红外辐射，记录的是目标自身的红外辐射信息，通过探测目标与背景之间的热辐射差异来检测和识别目标，具有特殊的检测和识别伪装能力；另外，由于其不向外辐射能量，因而不易被侦查或定位，具有较强的抗干扰能力；具有先天性的“四抗能力”和角度跟踪精度高的特点。因此，红外成像传感器在军事领域中得到广泛的应用，如陆军的坦克等各种装备的中热瞄具和红外搜索跟踪系统、海军各作战舰艇中的IRST（红外搜索跟踪系统）、空军各种飞机中装备的吊舱、转塔、固定式的前视红外系统、二炮各种导弹制导、巡航导弹检测预警等。但是，在实际应用中，红外图像往往存在：目标与周围环境对比不明显，缺乏目标和背景特征的先验信息；红外灰度图像的信噪比SNR低；目标轮廓、形状、纹理和边界特征一般不明显；红外灰度图像分辨率低；目标部分或全部遮挡；环境光线变化，背景复杂等问题。因此，如何通过有效的红外图像增强方法，对红外图像中的复杂自然背景进行抑制同时对人造目标进行增强，克服红外图像存在的各种不足，进而对面向军事领域的红外目标检测、跟踪和识别等应用提供支持是一个急需加强和解决的问题。

发明内容

本发明针对军事领域中对红外图像的复杂自然背景抑制和人造目标增强的应用需求。由于分形几何模型不适于描述人造目标，但在一定尺度范围内可以很好地描述自然背景的表面和空间结构。利用红外图像中的自然背景和人造目标的多尺度分形特征的不同，提出一种基于多尺度分形特征的红外图像增强方法。本发明包括以下步骤：

步骤1、对探测到的红外图像进行处理，首先导入红外图像，需要将抽象出的红外图像导入场景。

步骤2、红外图像导入之后需要将32位或8位位图文件转换为24位位图文件f(x,y)，这一步骤是图像后续处理及操作的基础。

步骤3、定义                                               为计算分形参数时所取得最大尺度，为大于等于2的正整数（），设置最大尺度数=4。

步骤4、将地毯覆盖方法(covering blanket method) 中计算分形参数的“度量”思想应用到二维图像表面，将像素灰度值构成的三维纹理表面用厚度为2r的“地毯”覆盖，定义该纹理表面上表面为U(x,y,0)，下表面为B(x,y,0)。设置尺度r=0,对0尺度下的上下表面进行初始化，求出初始化后图像中各个像素的U(x,y,0)与B(x,y,0)。

步骤5、根据步骤4得到的各个像素的U(x,y,0)与B(x,y,0)，计算在各个尺度r()下，图像中各个像素的U(x,y,r)与B(x,y,r)，U(x,y,r)与B(x,y,r)是尺度分别依次取1，2，……，时，上下表面的灰度值。

步骤6、根据步骤5得到的各个像素的U(x,y,r)与B(x,y,r)，计算在各个尺度r下，图像中各个像素的V(x,y,r)与A(x,y,r)，其中V(x,y,r) 上下表面之间的体积，A(x,y,r)为纹理所占的整个表面积。其中

                            （1）

                                         （2）

步骤7、根据步骤6得到各个像素的V(x,y,r)与A(x,y,r)，计算在各个尺度r下，图像中各个像素的K(x,y,r)，其中K(x,y,r)是一个分形参数，称作D维面积。其中

                    （3）

步骤8、根据步骤7得到的图像中各个像素的K(x,y,r)计算基于方差的分型参数变化度量函数MFFK(X,Y)。其中

                     （4）

MFFK是在的尺度范围内D维面积(K)的变化程度，利用MFFK来实现突出人造目标与自然背景在分形特征上的差异。得到的MFFK图像即为增强后的红外图像。

步骤9、将增强后的红外图像导出。