[发明专利]一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法有效
| 申请号： | 201910429269.4 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110175962B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 顾振飞;袁小燕;尹玉军;陈凡;刘凡;姜晨阳;李想 | 申请（专利权）人： | 南京信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;张欢欢 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区域 显著 识别 红外 图像 增强 方法 | ||
本发明公开了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法，包括以下过程：构建红外图像的显著性特征图，分割出红外图像中的显著区域和非显著区域；对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图；利用导向全变分模型对透射图进行修正，并基于图像显著区域分割结果对透射图进行二次修正；利用二次修正后的透射图获得增强后的红外图像；对增强后的红外图像进行面向边缘特征增强的二次增强，从而获得二次增强后的红外图像。本发明方法能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
技术领域
本发明属于红外图像处理技术领域，具体涉及一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法。
背景技术
目前，现有的红外图像增强方法难以恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，导致红外图像中原本隐藏的大量的场景细节丢失，而且在此过程中容易引入过曝光、过增强、光晕效应等负面效应。
因此有必要设计出一种红外图像增强方法，能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法，能够恢复出红外图像中原本隐藏的大量的场景细节，且不会引入负面效应。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法，其特征是，包括以下过程：
S1，构建红外图像的显著性特征图，分割出红外图像中的显著区域和非显著区域；
S2，对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图；
S3，利用导向全变分模型对透射图进行修正，并基于图像显著区域分割结果对透射图进行二次修正；
S4，利用二次修正后的透射图获得增强后的红外图像；
S5，对增强后的红外图像进行面向边缘特征增强的二次增强，从而获得二次增强后的红外图像。
进一步的，步骤S1中，构建红外图像的显著性特征图分割出红外图像中的显著区域和非显著区域构包括以下过程：
建红外图像I(x，y)的显著性特征图S(x，y)，公式如下：
式中：是红外图像I(x，y)中像素(x，y)的纹理细节分量；是红外图像I(x，y)全局像素强度平均值；
利用公式(1)构建红外图像的显著性特征图，计算得到全图的显著性特征均值；
利用红外图像显著性特征图对红外图像进行显著区域判定：若红外图像I(x，y)中像素(x，y)所对应的显著性特征值S(x，y)大于时，则判定该像素属于显著区域Is；否则判定该像素属于非显著区域In。
进一步的，S2中，对红外图像进行反转操作并基于暗通道先验估计出反转红外图像的透射图包括以下过程：
首先，对红外图像进行反转操作如下：
Ire(x，y)＝1-I(x，y) (2)
式中：Ire(x，y)是反转红外图像；
然后，基于暗通道先验估计反转红外图像的透射图：
式中：(x′，y′)是以像素点(x，y)为中心的邻域Ω(x，y)中的像素点。
进一步的，S3中，利用导向全变分模型对透射图进行修正并基于图像显著区域分割结果对透射图进行二次修正的过程如下：
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