[发明专利]一种基于直方图的红外图像增强方法

说明书

本发明涉及一种基于直方图的红外图像增强方法，将14位红外图像数据经过盲元补偿和非均匀性校正后，统计红外图像的直方图信息，得到统计直方图序列；确定有效灰度级直方图序列后，选取所有有效灰度级直方图序列的局部极大值，进行去重步骤，将剩余的局部极大值排序，确定阈值；遍历统计直方图序列，确定序列最大值的灰度值；左右遍历，比较各个灰度值对应统计直方图的值与阈值的关系，确定步长；采用以步长t递增的方式做灰度变换。本发明舍弃比背景温度低的部分目标信息，压缩背景部分在8位灰度级中占用的比例，使最终图像的背景偏黑，目标突出。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于直方图的红外图像增强方法。

背景技术

随着非制冷红外焦平面阵列探测器精度的提高，红外图像应用越来越广泛，目前经A/D采样后的红外数据一般为14位，14位图像数据不能可视化，因此，需要将14位红外数据经过一系列变换压缩成8位。目前14位红外数据变换成8位说书的过程中，针对微小的红外目标往往灰度级比较接近，现有技术往往会在转换过程中将目标同一个变换为单一的灰度级丢失目标的细节信息，若目标与背景的温差较小很可能直接淹没在背景中。如何在变换过程中突出目标细节信息是红外图像增强方法需要解决的问题。红外细节增强方法主要研究领域包括空间域、频率域和小波域，其中空间域中基于直方图提取目标特征进行增强目标细节是最常用的方法，其思想为适当抑制背景信息，突出目标细节达到图像增强的效果。

发明专利CN201110370520.8，名称为《基于双平台直方图的红外图像自适应增强方法》，申请人为华中科技大学的专利，公开了分析实时红外图像的统计红外图像的直方图信息，通过局部极大值的遍历、数值的近似估计和确定最小灰度间隔的方法，完成对上限和下限平台阈值的自适应实时计算与更新，从而能在突出红外图像中细节灰度信息的同时，抑制背景信息过度增强。虽然上述技术增强了红外图像细节，但是对于具有高背景低反差的红外图像，以天空当背景为例，具有以下缺陷：

(1)由于场景中以天空为背景，所以有效灰度级直方图序列中的背景部分局部极大值与微弱目标部分的极大值往往不在一个数量级，此时通过局部极大值的平均值来计算，得到的值往往偏大,以至于会将一部分背景数据当成细节来做增强处理，不能精确突出细节。

(2)上限阈值和下限阈值差别往往比较大，根据累计直方图中对应的值直接映射，存在目标部分多个相邻灰度值会被映射为同一灰度值的情况，从而目标细节部分得不到增强，造成灰度级被压缩或丢失的情况。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术中的缺陷，提供了一种基于直方图的红外图像增强方法，舍弃比背景温度低的部分目标信息，压缩背景部分在8位灰度级中占用的比例，使最终图像的背景偏黑，目标突出。本发明应用在高背景低反差的红外图像上效果更优。

本发明提供的一种基于直方图的红外图像增强方法，其改进之处在于：将14位红外图像数据经过盲元补偿和非均匀性校正后，进行如下步骤：

(1)统计所述红外图像的直方图信息，遍历所述红外图像，统计灰度值k在所述红外图像中出现的次数，得到统计直方图序列P(k),其中k＝0,1,…,M，M为红外图像的总灰度级；

(2)提取所述统计直方图序列P(k)中的非0项，得到有效灰度级直方图序列N(s),其中s＝0,1,…,L，L为所述统计直方图序列P(k)中的非0项的个数；

(3)选取所述有效灰度级直方图序列N(s)中的所有局部极大值；其中局部最大值选取标准为三邻域中的最大值；

(4)在所述有效灰度级直方图序列N(s)的值相同的情况下，去掉重复出现的所述局部极大值，则只保留第一个；

(5)将剩余的局部极大值按照升序排列组成新的序列，并取新的序列的中间元素对应的值为阈值T；