[发明专利]基于目标特性的红外图像数据转换方法

权利要求书

1.一种基于目标特性的红外图像数据转换方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取原始红外图像I的参数及目标特征：

(1a)统计大小为M×N且包含S个目标的原始红外图像I中每个像素的灰度值I(i,j)，以及所有像素值的灰度类别，并对所有灰度值类别按照其对应的灰度值从小到大的顺序排列，得到灰度类别集合G＝[g₁,g₂,…,g_l,…,g_L]，其中M≥30，N≥30，I(i,j)表示第i行第j列个像素的灰度值，g_l表示第l个灰度值类别，L表示灰度值类别的总数，目标集合K＝[k₁,k₂,…,k_s,…,k_S]，k_s表示第s个目标；

(1b)使用矩形框标注出K中所有目标，并将得到的标注框坐标集合B作为目标特征，B＝[(a₁,b₁,c₁,d₁),…,(a_s,b_s,c_s,d_s),…,(a_S,b_S,c_S,d_S)]，其中(a_s,b_s,c_s,d_s)表示k_s的标注框坐标，(a_s,b_s)为标注框左上角坐标，(c_s,d_s)为标注框右下角坐标；

(2)获取目标占比集合Ω、灰度频率集合H与累加频率集合T：

(2a)依据k_s的目标特征计算k_s在I中所占比例，得到目标占比集合Ω，Ω＝[ω₁,ω₂,…,ω_s,…,ω_S]，其中ω_s表示k_s占I的比例，

(2b)对I中每个灰度值类别出现的频率进行统计，得到频率集合H，H＝[h₁,h₂,…,h_l,…,h_L]，h_l表示g_l出现的频率；

(2c)对频率集合H进行累加得到累加频率集合T，T＝[t₁,t₂,…,t_l,…,t_L]，其中t_l表示[g₁,…,g_l]出现频率之和，

(3)初始化参数：

初始化高温目标数目为eh，高温目标的总数为Y，低温目标数目为el，低温目标的总数为S-Y，并令s＝1，eh＝0，el＝0；

(4)判断I中目标k_s是否为高温目标：

计算k_s的平均灰度值以及背景平均灰度值A^B，并判断是否成立，若是，则k_s为高温目标，并执行步骤(5)，否则，k_s为低温目标，并执行步骤(6)；

(5)计算k_s的高温转换阈值

(5a)以H中最大的频率h_m为起始，在H中以从左到右的方向进行筛选，直到找到第一个小于ω_s×h_m的频率h_M，并确定h_M对应的灰度值g_M，将灰度值g_M作为k_s的转换阈值下界

(5b)以T中最大的累加频率t_n为起始，在T中从右到左的方向进行筛选，直到找到第一个大于(1-ω_s)×t_n的累加频率t_N，并且确定t_N对应的灰度值g_N，将灰度值g_N作为k_s的转换阈值上界

(5c)令eh＝eh+1，依据转换阈值上界和转换阈值下界计算k_s的高温转换阈值

(6)计算k_s的低温转换阈值

(6a)以H中最大的频率h_m为起始，在H中以从右到左的方向进行筛选，直到找到第一个小于ω_s×h_m的频率h_M，并确定h_M对应的灰度值g_M，将灰度值g_M作为k_s的转换阈值下界

(6b)以T中最大的累加频率t_n为起始，在T中从右到左的方向进行筛选，直到找到第一个大于ω_s×t_n的累加频率t_D，并且确定t_D对应的灰度值g_D，将灰度值g_D作为k_s的转换阈值上界

(6c)令el＝el+1，依据转换阈值上界和转换阈值下界计算k_s的低温转换阈值

(7)获取转换阈值th：

判断s＝S是否成立，若是，得到转换阈值th＝[th^HT,th^LT]，否则，令s＝s+1，并执行步骤(4)；

(8)依据th构建转换函数E：

其中k∈(0,1]，P为转换后图像的位深度；

(9)获取I数据转换结果：

将I中各像素灰度值输入构建的转换函数E中，输出转换后各像素的灰度，从而得到原始红外图像I经过数据转换后的红外图像。