[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

说明书

本发明公开了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，属于图像处理技术领域。本发明提出了一种新的图像处理算法来对红外数字全息重建像烟雾遮挡造成的阴影区域做增强，该算法首先使用双边滤波对图像去除噪声，结合二值化、边缘提取、形态学算法分割阴影区域，并结合明亮区域达到增强阴影区域亮度的目的。本发明所述方法解决了透烟雾红外全息重建像散斑噪声严重，且存在明显阴影区域，亮度不均，物体细节信息缺失等诸多问题，可有效地增强过烟雾红外全息重建像的图像质量，在阴影区域增强及去除散斑噪声方面具有显著效果，属于图像处理技术领域。

技术领域

本发明具体涉及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，属于图像处理技术领域。

背景技术

近年来，全息被视为向前迈出了相当大的一步，并已应用于许多科学和技术领域，用于形状和应变测量、光学图像加密、生物样品定量分析、实时模式和高分辨率，以及在3D成像和显示中使用广泛的实验装置和光源。可见光波段的数字全息技术经过多年的研究发展，已成为了成像领域里一种至关重要的观察和检测方法。但在工业领域，某些存在烟雾、火焰干扰的环境，传统的可见光数字全息在的局限性越来越明显。而通过研究发现红外激光透过高密度物场的能力明显高于可见光，红外全息可以透过烟雾和火焰进行拍摄成像，为全息技术的开辟了新的应用领域。

2003年，Lambertus Hesselink and Sergei S.Orlov首次使用红外CCD拍摄了红外全息图。2009年，中国工程物理研究院钟杰、李作友等人对红外全息用于粒子场进行研究，得出了采用红外激光同轴全息技术进行小尺寸、高密度粒子场的实验诊断具有一定优势的结论。2013年，M.Locatelli,1E.Pugliese等人在红外范围内利用无透镜数字全息技术成功地通过烟雾和火焰成像。通过实验验证了连续激光数字全息术允许记录动态人体尺寸目标。之前的研究中，还未有人对红外全息重建图像做增强处理；也未针对烟雾遮挡的阴影区域做亮度矫正处理。

通过烟雾场红外数字全息实验发现，其重建像散斑噪声严重，存在明显阴影区域；针对散斑噪声，本发明使用双边滤波器去除噪声并保留图像细节，并通过多次实验发现红外全息重建像中阴影区域的分布较为连续，且与明亮区域存在明显的分界线，针对这一特点提出了利用边缘提取算法和形态学算法提取阴影部分区域并进行亮度矫正。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，解决了透烟雾红外全息重建像散斑噪声严重，且存在明显阴影区域，亮度不均，物体细节信息缺失等诸多问题；可有效地增强过烟雾红外全息重建像的图像质量，在阴影区域增强及去除散斑噪声方面具有显著效果。

本发明的技术方案是：一种过烟雾红外数字全息重建像的自适应阴影增强方法，具体包括以下步骤：

采用双边滤波对原始红外全息图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) (25)

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，σr为局部方差。

使用二值化分割重建图像前景和背景，其计算公式如下所示：

ω₀＝N₀/(M×N) (26)

ω₁＝N₁/(M×N) (27)