[发明专利]自适应红外图像对比度增强方法及装置

权利要求书

1.一种自适应红外图像对比度增强方法，其特征在于，包括：

获取原始红外序列图像，并对所述原始红外序列图像进行去伪影处理；

对去伪影处理后的所述原始红外序列图像进行L级小波分解，将去伪影处理后的所述原始红外序列图像分解为L个尺度，每一尺度下包括低频子带图像和高频子带图像，其中，所述高频子带图像包括垂直子带图像、水平子带图像和对角子带图像；

统计每一尺度下的所述低频子带图像的直方图，获取统计直方图；

对每一尺度下的所述低频子带图像的统计直方图进行修正，具体为：分别获取每一尺度下的所述低频子带图像的第一平台阈值T_up和第二平台阈值T_down，如果某一灰度级的直方图值大于所述第一平台阈值T_up，则将该灰度级的直方图值更改为T_up；如果某一灰度级的直方图值小于所述第二平台阈值T_down，则将该灰度级的直方图值更改为T_down；如果某一灰度级的直方图值大于所述第二平台阈值T_down，且小于所述第一平台阈值T_up，则该灰度级的直方图值保持不变；完成所述统计直方图修正后，得到每一尺度下的所述低频子带图像的累积直方图；

通过每一尺度下的所述低频子带图像的累积直方图对所述各尺度下的所述低频子带图像的灰度值进行重新分配，获取均衡化的灰度值，即为处理后的各尺度下的所述低频子带图像；

对各尺度下的所述高频子带图像分别进行去噪，具体为：获取每一尺度下的所述高频子带图像的像素点的小波系数的阈值门限，如果所述高频子带图像上的像素点的小波系数大于所述阈值门限，则保留该部分所述高频子带图像上的像素点的小波系数；如果所述高频子带图像上的像素点的小波系数小于所述阈值门限，则剔除该部分所述高频子带图像上的像素点的小波系数；不同尺度下的所述高频子带图像上的像素点的小波系数的阈值门限不同；

将处理后的各尺度的所述低频子带图像和各尺度的所述高频子带图像进行小波逆变换，完成图像重构；

对重构后的图像进行灰度映射处理，即将所述重构图像的灰度值范围归一为[0，255]，获取对比度增强的红外图像。

2.根据权利要求1所述的自适应红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述获取原始红外序列图像，并对所述原始红外序列图像进行去伪影处理的过程包括：

通过红外拍摄装置在第一时刻拍摄第一红外图像，在第二时刻拍摄第二红外图像，构建原始红外序列图像，所述第一时刻和所述第二时刻相邻；

将所述第一红外图像和所述第二红外图像以权重比例因子a进行相加获取降噪后的图像，0.2＜a＜0.7；即对所述原始红外序列图像进行去伪影处理。

3.根据权利要求1所述的自适应红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述小波分解的基函数包括但不限于Haar基函数，Morlet基函数，db4基函数，db6基函数等。

4.根据权利要求1所述的自适应红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述第一平台阈值T_up的计算过程为：

统计所述原始红外图像的直方图P(k)，0≤k≤2^N，N为图像数据位数；

取出P(k)中的非零元素，构成集合{FZ(r)|0≤r≤L}，其中，L为P(k)中非零元素的数量，r为集合FZ(r)中的第r个元素；

计算FZ(r)每间隔预定的窗口的局部最大值集合{S(x)|0≤x≤M}，其中，M为局部最大值数量，x为集合S(x)集合中的某个元素；

求出S(x)的均值，即为T_up，T_up＝mean{POLAR(1)，POLAR(k)，...，POLAR(M)}，其中，POLAR为去除元素为0的直方图统计集合中局部最大值集合，M为POLAR集合中局部最大值的数量，POLAR(k)为POLAR集合中的第k个元素。

5.根据权利要求4所述的自适应红外图像对比度增强方法，其特征在于，所述预定的窗口取值范围为30-50。