[发明专利]双边自适应图像可视化增强方法及成像系统

说明书

一种双边自适应图像可视化增强方法，包括以下步骤：对目标采集水下选通图像，其中图像的亮度低和对比度低；对原始图像进行灰度直方图统计；对灰度直方图选择像素数非零的灰度级建立新的灰度直方图集合，进行多邻域中值滤波，去除噪声影响；对非零灰度直方图集合进行选择局部最大值，求取局部最大值均值，确定为上边限值；利用上边限值和非零灰度级集合求取下边限值；利用上边限值和下边限值对灰度直方图进行修正，得到修正后的灰度直方图；利用修正后灰度直方图进行灰度级累积统计，建立累积直方图；建立灰度转换方程，对原始图像逐像素进行灰度转换，获得增强图像。本发明的方法实现了低亮度、低对比度图像的图像图像增强，适用性好。

技术领域

本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种双边自适应图像可视化增强方法及成像系统。

背景技术

图像增强是一种提高图像对比度和亮度的技术，可广泛用于水下成像、夜间成像和红外成像等领域。图像增强中的直方图增强是利用图像直方图建立灰度转换方程，通过原图像进行灰度转换得到增强图像，具有计算量小、实时性好的特点。但是，传统的直方图增强方法会导致图像过度增强，出现过饱和现象，使得图像细节丢失，图像局部过亮，不利于可视化观察。距离选通激光成像得到的灰度图像具有低对比度和低亮度特点，图像像素灰度分布主要集中在低值处，目标信息无法有效识别。选通图像的原始图像的对比度和亮度过低，使得目标信息淹没在背景信息中，无法有效区别，利用传统的直方图增强进行图像增强，图像对比度和亮度可以得到有效增强，但是会出现过饱和现象，导致目标区域灰度值达到最大值，是的局部细节信息丢失。因此，针对低对比度和低亮度选通图像，利用传统直方图增强方法无法有效进行目标细节增强。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种双边自适应图像可视化增强方法及成像系统，以期部分地解决上述技术问题中的至少之一。

为了实现上述目的，作为本发明的一方面，提供了一种双边自适应图像可视化增强方法，包括以下步骤：

对目标采集水下选通图像，其中图像的亮度低和对比度低；

对原始图像进行灰度直方图统计；

对灰度直方图选择像素数非零的灰度级建立新的灰度直方图集合，进行多邻域中值滤波，去除噪声影响；

对非零灰度直方图集合进行选择局部最大值，求取局部最大值均值，确定为上边限值；

利用上边限值和非零灰度级集合求取下边限值；

利用上边限值和下边限值对灰度直方图进行修正，得到修正后的灰度直方图；

利用修正后灰度直方图进行灰度级累积统计，建立累积直方图；

建立灰度转换方程，对原始图像逐像素进行灰度转换，获得增强图像。

其中，所述上边限值的获取采用自适应方法，对不同条件下图像具有适用性；所述上边限值用于抑制像素较多的灰度级(背景和噪声)的过度增强。

其中，所述下边限值的获取采用自适应方法，对不同条件下图像具有适用性；所述下边限值用于保护像素较少的灰度级(小目标和细节)防止在增强过程中被其它灰度合并，从而提高图像对比度和亮度。

其中，所述上边限值的选取步骤具体如下：

对统计直方图选取像素统计数非零的灰度级建立有效灰度级M(l)，其中，{M(l)|0≤l≤L}，M(l)为统计直方图的有效灰度级集合，L为有效灰度级数目；

对M(l)选取局部最大值，令M(1)(m)＝M(m)-M(m-1)，选取满足下列条件的M(l)建立局部最大值集合POLAR(r)：

(a)|M(1)(m)|min{|M(1)(m-1)|,|M(1)(m+1)|}；