[发明专利]一种基于空间域混合运算的红外图像优化处理方法

说明书

本发明属于红外图像处理技术领域，尤其是公开了一种基于空间域混合运算的红外图像优化处理方法，包括下述步骤：(1)利用增强细节的动态范围压缩方法将大动态红外图像I_wdr压缩映射至8位灰度图像I_grey；(2)对I_grey平滑滤波计算基本图像I_bs；(3)从I_grey与I_bs差值提取图像细节I_dt；(4)对I_grey边缘检测计算图像深度因子depth；(5)根据图像细节I_dt、图像深度因子depth、图像细节增益G_dt及灰度图像I_grey计算细节增强图像I_{dt_enh}；(6)细节增强图像I_{dt_enh}与I_grey按增强比例因子R_enh融合输出融合图像I_fuse；(7)对融合图像I_fuse保边滤噪处理输出优化图像I_opt。本发明可增加主要区间灰度数，减少过渡区间灰度数，抑制噪声，可以增强细节并提高图像对比度和清晰度。

技术领域

本发明属于红外图像处理技术领域，涉及一种空间域混合运算优化红外图像清晰度的方法。

背景技术

在红外热成像应用场景中，低温与高温物体同时存在时，其热辐射的最低温到最高温的总体动态范围比较大，但在物体局部范围内的温度分布相对缓和，温差一般比较小。为了不丢失温度信号的微小变化又兼顾大动态范围，高性能的红外成像系统通常对红外探测器的输出信号采用14位或更高位A/D进行采样处理，最大程度保留场景中的细节信息。由于显示设备一般采用8位数据进行显示，因此必须对采集的14位或更高位红外图像数据进行动态范围压缩，压缩为8位灰度数据进行显示。在压缩过程中，如若压缩方法不当，将大量丢失高精度A/D采集的红外图像数据中隐含的细节信息。

对于温差小的普通场景，红外图像灰度将集中在较小范围，采用线性映射方法即可将动态范围压缩到0～255之间。对于同时存在高温与低温物体且两者之间存在较大温差的场景，其红外图像像素的灰度分布特征表现为：(1)温度分布的总体区域范围内温差较大，像素灰度值变化范围与8位的256个灰度级范围相比要大很多；(2)温度分布的局部区域范围内温差相对较小，像素局部灰度值变化范围较小；(3)温度分布的高低温过度区域会存在温度断层，即部分灰度值在直方图统计的像素数量为零。若对大动态范围场景红外图像数据仍然采用线性映射时，无法有效利用256个灰度级，使得显示图像表现为整体偏暗、对比度低、信噪比小、细节不明显及细节丢失等特点，严重影响图像视觉效果。

此外，直方图均衡映射方法将图像中概率密度大的像素拉开灰度层次，而将概率密度小或为零的像素压缩灰度层次，从而让各个灰度级得到有效利用，增强图像对比度。但是直方图均衡对概率密度大的像素组成的图像与噪声会同时增强，而概率密度小的目标和细节则会被抑制甚至丢失。

红外图像是红外探测器对场景红外热辐射分布感应生成的温度图像，由于受探测器性能限制以及温度空间分布特征影响，使红外图像往往表现为信噪比低，对比度低，细节不明显。

目前普遍的红外图像数据的处理流程为：首先对大动态范围数据的细节增强，再进行数据噪声滤波，最后进行动态范围压缩。该红外图像处理流程的缺点在于：处理数据位宽大，处理规模大，不利于实时电路处理；此外增强后的细节在动态范围压缩中会丢失、图像灰暗、对比度低。

发明内容

本发明为了克服现有技术的不足，提供一种基于空间域混合运算的红外图像优化处理方法，能增强红外图像的细节，有效提高红外图像清晰度。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于空间域混合运算的红外图像优化处理方法，包括下述步骤：