[发明专利]一种过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法及装置

权利要求书

1.一种过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

(1)采用改进的双边滤波对原始红外数字全息重建像去除散斑噪声，并结合二值化分割前景和背景；

(2)采用Sobel算子提取二值化图像边缘信息，再对边缘提取图像进行膨胀和填充运算，进一步结合最大连通区域算法，对形态学分割的目标图像的轮廓按最大连通区域进行标记，分割出目标对象；

(3)目标对象采用sobel算子提取边缘信息，然后进行膨胀，填充处理；使用最大连通区域算法提取最大连通域，分割出阴影区域；

(4)根据图像的每个区域的像素照度比去除阴影，通过计算明亮区域中阴影的分布来去除阴影，得到重建像自适应阴影增强后图像。

2.根据权利要求1所述的过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，其特征在于：所述采用改进的双边滤波对原始红外数字全息重建像去除散斑噪声，双边滤波器公式为：

ω(x，y，k，l)＝d(x，y，k，l)r(x，y，k，l) (4)

式中：f(x，y)为输入图像，g(x，y)为输出图像，f(k，l)为滤波器邻域像素点，(x，y)、(k，l)都为像素点坐标，ω(x，y，k，l)为权重系数，是定义域核d(x，y，k，l)和值域核r(x，y，k，l)的乘积，σ_d为全局方差，σ_r为局部方差。

3.根据权利要求1所述的过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，其特征在于，步骤(1)中结合二值化分割前景和背景的方法为：采用最大类间方差法进行图像二值化处理，按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大，由此分割前景和背景并消除阴影部分对目标对象提取的影响；其计算公式如下所示：

ω₀＝N₀/(M×N) (5)

ω₁＝N₁/(M×N) (6)

N₀+N₁＝M×N (7)

ω₀+ω₁＝1 (8)

μ＝ω₀×μ₀+ω₁×μ₁ (9)

σ²＝ω₀(μ₀-μ)²+ω₁(μ₁-μ)² (12)

式中N₀为前景所占像素，N₁为背景所占的像素，M×N为总像素，ω₀为前景像素所占比例，ω₁为背景像素所占比例，μ₀是前景方差，μ₁是背景方差，T代表二值化阈值，L＝255，μ是类间方差，p_i为像素点i所占总像素的比值，σ²为最大类间方差，n_i为像素值为i的像素点的个数；图像二值化阈值为Thr，由下式计算出；

令二值化图像为g₂(x，y)可由下式求得

4.根据权利要求1所述的过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，其特征在于：是采用Sobel算子提取二值化图像边缘信息，对于二值化图像g₂(x，y)，则Sobel算子的计算式为：

g₃(x，y)＝|g₂(x，y)*G_x|+|g₂(x，y)*G_y| (17)

式中G_x为水平方向的卷积模板，G_y为垂直方向的卷积模板，g₃(x，y)为获取的边缘提取图像。