[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

说明书

本申请公开了一种基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，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。本发明通过中值滤波能在去噪的同时保护目标边界，能消弱三角信号的顶峰峰值信号而不影响阶跃和斜坡信号。本发明还通过一种新的算法，在能够同时保持图像的灰度和亮度信息的基础上实现灰度的均匀拉伸，达到增强图像较少目标和细节的对比度的目的。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，可应用于车载红外视频图像的处理。

背景技术

虽然近年来汽车照明技术取得了很大的进步，但夜间由于车辆灯光照射距离近、光线差等原因，这给驾驶员行车及时辨别行人以及车辆造成了很大的困难。据统计，虽然夜间行车在整个公路交通中只占1/4，发生的死亡事故却占了1/2，而夜间视线不良所造成的事故占了70％。因此，汽车的夜视系统对于安全行车显得尤为重要。

现有技术中，车载红外视频存在着噪声大、边缘不清楚的特点，而且不同产生机理、不同种类的噪声使得车载红外视频的噪声分布非常复杂。因为红外视频的噪声五花八门，我们不可能用一种算法消除所有的噪声，一般一种算法只能消除一到两种噪声，由于实时性的要求，我们必须使用较少的算法而达到最优的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于中值滤波和全局直方图的红外图像增强方法，先用中值滤波进行去噪，在通过对直方图均衡算法、灰度拉伸方法进行改进，提高对比度。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

本申请实施例公开一种红外图像增强方法，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。

优选的，在上述的红外图像增强方法中，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。

优选的，在上述的红外图像增强方法中，D＝127。

优选的，在上述的红外图像增强方法中，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

优选的，在上述的红外图像增强方法中，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；