[发明专利]基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法

权利要求书

1.一种红外图像增强方法，其特征在于，包括：

s1、计算原始红外图像所有输出像素的平均灰度值G_m，

s2、以原始图像灰度均值坐标点，将原始图像灰度直方图整体平移；

s3、对各像素灰度值乘以拉伸系数进行线性灰度拉伸并输出显示，平移拉伸后的中心灰度值为D；

s4、采用直方图均衡算法对平移和拉伸后的红外图像进行处理，获得增强的图像。

2.根据权利要求1所述的红外图像增强方法，其特征在于，平均灰度值G_m为：

其中，L和H分别为原始红外图像的最小灰度值和最大灰度值，P_j是灰度为j的像素的出现概率。

3.根据权利要求1所述的红外图像增强方法，其特征在于，D＝127。

4.根据权利要求1所述的红外图像增强方法，其特征在于，步骤s4中，若原始红外图像的平均灰度值G_m＜127，则

(1)、计算差值Δk＝127-G_m；

(2)、计算原始图像灰度直方图平移后新图像的的上限h'和下限I'：

h'＝h+Δk

I'＝I+Δk

(3)、计算线性灰度拉伸后的新图像的上限H'和下限L':

若则

若则

5.根据权利要求1所述的红外图像增强方法，其特征在于，步骤s4中，若原始红外图像的平均灰度值G_m≥127，则

(1)、计算差值Δk＝G_m-127；

(2)、计算原始图像灰度直方图平移后新图像的的上限h'和下限I'：

h'＝h-Δk

I'＝I-Δk

(3)、计算线性灰度拉伸后的新图像的上限H'和下限L':

若则

若则

6.根据权利要求5所述的红外图像增强方法，其特征在于，还包括步骤：将原始红外图像以灰度值D为界限，分为两个子图x₁、x₂:

x₁＝{x(i，j)|G(x)≤127}

X₂＝{x(i，j)|G(x)＞127}

两个子图的统计直方图分别为:

7.根据权利要求6所述的红外图像增强方法，其特征在于，还包括步骤：两个子图分别在拉伸h后的灰度区间[L′，D]和[D+1，H′]上采用GPHE算法，设两个子图灰度区间的长度分别为g₁和g₂,即:

8.一种基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，其特征在于，包括：

采用中值滤波方法对红外图像进行去噪；

采用权利要求1至7任一所述的红外图像增强方法，对去噪后的红外图像进行增强。

9.根据权利要求8所述的基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，其特征在于，中值滤波方法是用二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升或下降的为二维数据序列。

10.根据权利要求9所述的基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，其特征在于，二维中值滤波输出为g(x,y)＝med{f(x-k,y-1),(k,1∈W)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像，W为二维模板。