[发明专利]基于改进同态滤波和CLAHE的光伏板红外图像增强方法

说明书

基于改进同态滤波和CLAHE的光伏板红外图像增强方法，涉及图像增强技术领域，解决现有同态滤波算法不适用于低对比度光伏板红外图像的增强，导致增强后光伏板红外图像不符合人眼视觉特性，不利于后续光伏板数据集人工标注，进而影响图像中光伏板检测精确度的问题，本发明方法包括输入低对比度光伏板红外图像，对同态滤波算法中传递函数进行改进；对CLAHE算法进行改进以及输出增强后光伏板红外图像。本发明方法有效暗化光伏板干扰区域，提高光伏板整体对比度，进而提高后续光伏板检测的精确度。

技术领域

本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于改进同态滤波和限制对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)的光伏板红外图像增强方法。

背景技术

受光伏电站所处地理环境以及拍摄时光照强度和天气的影响，导致拍摄获取的图像照度较低、清晰度不高或对比度低，难以区分光伏板边缘轮廓和背景，影响到后续光伏板红外图像中光伏板的检测。目前尚无一种能够适用于光伏板红外图像增强的方法，因此设计一种算法增强光伏板红外图像对比度、亮度、细节特征和人眼视觉效果变得尤为重要。

红外图像增强算法分为基于空间域和频率域的增强。而空间域增强算法在放大图像区域中对比度的同时，往往会导致该区域全局噪声也被放大，后期减少噪声时对比度放大将受到限制。针对该问题，限制对比度自适应直方图均衡化方法(CLAHE)在利用对比度控制背景噪声增强效果的同时，对图像中每个区域单独进行直方图均衡，利用局部信息来增强图像，解决了全局性的问题。为了使增强后的图像具有更高的质量，通常采用频率域法对其进行进一步处理，频率域法主要有低通滤波法、高通滤波法和同态滤波法等。其中，同态滤波是把频率滤波和空域灰度变换结合起来的一种图像处理方法，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量，因其计算量小且图像处理效果优于其他几种方法，因而在各个领域得到了广泛应用。但是，传统同态滤波法参数多且不易控制，单参数同态滤波算法也就应运而生，但该方法应用在光伏板红外图像上增强效果不显著，处理后的低对比度光伏板红外图像整体偏暗，视觉效果不符合人眼的视觉特性，不利于后续对光伏板数据集的人工标注。

发明内容

本发明为解决现有单参数同态滤波算法不适用光伏板红外图像的增强，导致增强后光伏板红外图像不符合人眼视觉特性，不利于后续光伏板数据集人工标注，进而影响图像中光伏板识别精确度的问题，提供一种基于改进同态滤波和CLAHE的光伏板红外图像增强方法。

基于改进同态滤波和CLAHE的光伏板红外图像增强方法，该方法由以下步骤实现：

步骤一、输入低对比度光伏板红外图像；

步骤二、对同态滤波算法中传递函数进行改进，获得同态滤波增强后的光伏板红外图像；

步骤三、对CLAHE算法进行改进，获得光伏板红外图像；具体步骤如下：

步骤三一、将步骤二获得的光伏板红外图像分为大小相同的矩形块，并对每个矩形块子图进行裁剪处理；

步骤三二、采用双线性插值法处理步骤三一裁剪后的矩形块子图，获得处理后的光伏板红外图像；

步骤三三、计算步骤三二所述的光伏板红外图像对应的γ值，使用γ值建立映射表，通过查找LUT表法，实现图像的伽马校正，获得增强的光伏板红外图像。

进一步地，步骤一中，所述低对比度光伏板红外图像由两部分组成，即：

f(x,y)＝f_i(x,y)·f_r(x,y)

式中，x和y为二维空间中一个坐标点的位置；f_i(x,y)为光伏板红外图像不同位置的光强分量；f_r(x,y)为光伏板反射到人眼的反射分量。

进一步地，步骤二的具体步骤为：