[发明专利]一种自适应聚类的红外图像增强方法

说明书

本发明揭示了一种自适应聚类的红外图像增强方法，利用高频感知滤波计算操作，计算图像结构层信息和对应的图像纹理层信息，利用协方差矩阵特征图及加权共现矩阵特征图来编码目标内部结构成份和抑制背景噪声成份，同时，利用协方差矩阵特征图约束共现矩阵特征图来保留重要的高频细节信息，最终得到增强效果图。本发明利用高频感知滤波计算获得图像结构层信息，在已知输入图像和图像结构层信息基础上，获得图像的纹理信息，并利用协方差矩阵和共现矩阵保留较多的纹理细节，最后对结构层图像和纹理图像中重要的像素进行融合聚类，达到自适应分配背景和前景像素的对比度。能够有效地提高红外图像的对比度，抑制噪声的干扰，并保留相对丰富的纹理细节。

技术领域

本发明涉及一种自适应聚类的红外图像增强方法，属于红外图像增强的技术领域。

背景技术

红外视频增强在夜视图像视觉理解方法中起着重要的作用，它也在机器视觉、人工智能等领域中发挥重要的作用。

文献一(S.D.hOlland,J.Renshaw.Physics-based image enhancement forinfrared thermography[J],NDTE International,2010:440-445)等人提出了一种基于数学形态学理论的图像增强方法。该方法从数学理论出发，分析目标结构特征信息，可提高图像的对比度，但对于红外图像场景效果不够理想，对比度相对较低。

文献二(T.Dertinger,R.Colyer,R.Vogel,J.Enderlein,S.Weiss.Achievingincreased resolution and more pixels with super-resolution opticalfluctuation imaging[J],Optics Express,2010:18875-18885)等人通过改变分辨率来提高图像视觉质量，但容易出现马赛克现象，且噪声干扰相对严重。

文献三(N.Liu,D.Zhao.Detail enhancement for high-dynamic-rangeinfrared images based on guided image filter[J],Infrared PhysicsTechnology,2014:138-147)利用引导滤波来抑制噪声干扰以提高红外图像的对比度，但对于复杂的红外图像场景，噪声干扰相对严重，视觉质量相对较低。

发明内容

本发明的目的是解决上述现有技术的不足，针对传统红外图像增强方法所存在的缺陷问题，提出一种自适应聚类的红外图像增强方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种自适应聚类的红外图像增强方法，包括以下步骤：

S1给定一幅输入图像I，利用高频感知滤波计算操作，计算图像结构层信息I_S，对应的图像纹理层信息I_T，即：

I_T＝I-I_S (1)

S2对于图像结构层信息I_S，利用协方差矩阵特征图M^cov加权共现矩阵特征图M^co来编码目标内部结构成份和抑制背景噪声成份，从而获得相对清晰的结构信息

S3对于图像纹理层信息I_T，利用协方差矩阵特征图M^cov约束共现矩阵特征图M^co来保留重要的高频细节信息，从而获得相对较多的纹理细节

S4特征整合，对针对图像结构层信息I_S和图像纹理层信息I_T中重要像素进行聚类，并且采用多信息融合的操作，达到像素自适应分配前景和背景的对比度，得到最终的增强效果图I^e。

进一步地，步骤S2包括：