[发明专利]一种基于分层压缩的红外图像细节增强方法

权利要求书

1.一种基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，包括：

步骤1，采用迭代双边滤波方式进行红外图像分层，分层得到基底层图像和细节层图像；

步骤2，使用线性灰度变换对大动态范围的基底层图像进行压缩，得到8bit基底层图像；

步骤3，使用S曲线灰度变换对大动态范围的细节层图像进行压缩，得到8bit细节层图像；

步骤4，将步骤2得到的8bit细节层图像与步骤3得到的8bit基底层图像进行线性融合，得到细节增强后的增强图像。

2.根据权利要求1所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11，采用一阶迭代双边滤波器对原始红外图像进行图像分层，分离出低频背景的14bit基底层图像；

步骤12，采用原始红外图像与14bit基底层图像相减，得到高频14bit细节层图像。

3.根据权利要求2所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤1中，采用一阶迭代双边滤波器分层的过程中，对基底层进行保持边缘的滤波操作，在获取到的基底层保持大的图像梯度的同时，能够对基底层中较为平滑的区域进行高斯滤波。

4.根据权利要求3所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，采用一阶迭代双边滤波器进行图像分层，对每个像素点来说，输出y[n]仅与当前的输入x[n]及上一个像素点的输出y[n-1]相关，即y[n]＝(1-a)*x[n]+a*y[n-1]，其中a为反馈常数。

5.根据权利要求3所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤2包括：

使用线性灰度变换对大动态范围的基底层图像进行压缩，在进行灰度范围线性压缩变换时，对14bit基底层中处于高值区及低值区的小部分像素忽略不计，对处于中间区域的多数像素集中进行线性灰度变换，得到压缩后得到的8bit压缩基底层图像。

6.根据权利要求5所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤2的线性灰度变换方式为，根据8bit的输出要求，采用线性灰度变换方式如下：

其中，f_base(x,y)表示14bit基底层图像，f′_base(x,y)表示压缩后得到的8bit压缩基底层图像；min、max分别为在f_min和f_max的基础上截去了一定比例的灰度级后中间区域的最小值和最大值，f_min和f_max分别代表原始14bit的基底层图像灰度分布范围的最小值和最大值。

7.根据权利要求6所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤31，对14bit细节层图像的灰度级进行归一化处理，使得细节层图像的灰度分布范围限制在[0,1]内，归一化处理方式为：

其中，f_detail(x,y)为14bit细节层图像的灰度，min、max分别为14bit细节层图像的最小灰度值和最大灰度值，g(x,y)为14bit细节层图像的灰度值映射到0～1范围内的细节层图像；

步骤32，对S曲线进行平移处理，使得归一化处理后得到的细节层图像的灰度值关于0.5对称分布，并采用平移后的S曲线对归一化处理后的细节层图像进行压缩，S曲线函数的压缩方式为：

其中，f′_detail(x,y)表示S曲线变换压缩得到的8bit细节层图像，a是指数函数的底数。

8.根据权利要求7所述的基于分层压缩的红外图像细节增强方法，其特征在于，所述步骤4包括：

将已获得的8bit基底层图像和8bit细节层图像进行线性融合的方式为：

f_out(x,y)＝f′_base(x,y)+a·f′_detail(x,y)；

其中，f′_base(x,y)为8bit基底层图像，f′_detail(x,y)为8bit细节层图像，f_out(x,y)为经过图像压缩和细节增强处理后的最终8bit红外输出图像，α为细节增强系数。