[发明专利]一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理方法及系统

说明书

本发明公开一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理方法，包括以下步骤：步骤S1、获取原始红外图像的基本层图像；步骤S2、根据所述基本层图像的统计直方图的局部信息对所述基本层图像进行动态范围压缩映射，得到映射图像；步骤S3、对所述映射图像进行局部对比度调整，得到处理后的基本层图像。本发明通过对局部对比度的提升，使处理后的红外图像在具有更丰富的纹理细节的同时具有更好的局部对比度。

技术领域

本发明涉及红外图像基本层处理技术领域，具体涉及一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理方法及系统。

背景技术

随着科学技术的发展，红外热成像技术也取得了较大的进步。由于红外成像系统独特的成像机理以及被动探测、全天时工作、隐蔽性好、作用距离远等优势，红外热成像技术的应用领域已经从原来高成本的军用领域慢慢延展到需求量大的民用领域。然而由于红外探测器制造工艺的限制，在成像质量上，红外图像具有低信噪比、低对比度、细节不突出等缺点。这些缺点导致图像模糊、分辨力差，影响人们的视觉感观，不仅是制约红外成像技术广泛运用的关键因素，也为后续的红外图像的目标检测与识别、图像分割、细节提取和运动跟踪等带来困难。国内外许多学者展开了大量的研究以提高红外图像质量，其中增强算法在红外图像预处理中显得尤为重要。由于红外图像往往是14～16bit，而一般的显示设备是8bit，所以在增强图像的同时还要考虑到对图像进行高动态范围压缩，且希望在压缩图像的同时保留图像中有用的对比度信息和细节信息。

2005年，随着美国FLIR公司数字细节增强技术，即Digital Detail Enhancement的提出，基于滤波分层的红外图像增强算法成为国内外学者研究热点。该方法首先利用空间滤波器将原始红外图像分为包含背景和全局信息的低频部分和包含噪声和细节的高频部分，然后对两部分单独处理，最后对处理后的高频和低频图像进行融合得到最终的输出图像。现有技术的典型代表还有2009年Francesco Branchitta等人提出了双边滤波和动态范围划分算法，2011年Chao Zuo等人提出的双边滤波和细节增强算法，2014年Ning Liu等人提出的基于引导滤波的红外图像细节增强算法，2015年Frederic Garcia等人提出TDDE-LAGC算法及他们同年提出的TDDE2-LAGC算法等。

这些滤波分层的方法在保证图像对比度的同时提升了图像的细节纹理，但对基本层图像的处理方法都是传统的全局映射方法，如Gamma校正、直方图映射、二值化、AGC等，这些方法虽然很好地提高图像的整体对比度，但容易造成部分有用信息的丢失，而且它们没有考虑到像素间的邻域信息差，从而导致增强后的图像局部对比度较低，影响视觉效果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理方法及系统，解决现有技术中基本层图像处理时，造成有用信息丢失，且局部对比度低影响视觉效果的技术问题。

为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理方法，包括以下步骤：

步骤S1、获取原始红外图像的基本层图像；

步骤S2、根据所述基本层图像的统计直方图的局部信息对所述基本层图像进行动态范围压缩映射，得到映射图像；

步骤S3、对所述映射图像进行局部对比度调整，得到处理后的基本层图像。

本发明还提供一种基于滤波分层框架的红外图像基本层处理系统，包括滤波模块、映射模块以及对比度调整模块；

所述滤波模块用于获取原始红外图像的基本层图像；

所述映射模块用于根据所述基本层图像的统计直方图的局部信息对所述基本层图像进行动态范围压缩映射，得到映射图像；

所述对比度调整模块用于对所述映射图像进行局部对比度调整，得到处理后的基本层图像。