[发明专利]基于中值直方图均衡的红外非均匀性校正算法

摘要

本发明公开了一种基于中值直方图均衡的红外非均匀性校正算法，本算法步骤如下：首先采集一幅红外图像；再确定每一列的统计直方图，根据统计直方图获得每一列的累积直方图；根据相邻列的累积直方图进行高斯加权运算重新获得当前列的累积直方图；将每一列上各个像素根据得到的累积直方图计算出相应地灰度值；最后输出图像，输出的图像大小和采集的图像相同。本发明算法简单且非常适合于并行实现；进行非均匀性校正时候不需要进行定标，也不需要进行相机的补偿运动，也不需要关闭孔径传感器进行均衡。

主权项

1.基于中值直方图均衡的红外非均匀性校正算法，其特征在于，算法步骤如下：第一步：采集一幅8bit的红外图像o(i,j)∈{0,...,255}，其中(i,j)∈{1,...,N}×{1,...,M}，像素数为M*N，i表示图像上像素的行所在位置，j表示图像上像素的列所在位置，M表示采集图像的行数，N表示采集图像的列数；第二步：对于一幅图像的每一列j∈{1,...,M}：确定每一列c_j的统计直方图H′_j，然后根据统计直方图获得每一列的累积直方图H_jHj:{0,...,255}→[0,1]]]>l→Hj(l)=1NΣk=0lΣi=1N1{o(i,j)=k},]]>l为某一个灰度值像素的个数；统计直方图H′_j具体是先统计某一个灰度值l像素的个数，累积直方图是在统计直方图基础上将灰度值小于l的灰度值个数进行累计，从而得到H_j(l)；第三步：然后将每一列累积直方图中的像素灰度值并转变成根据相邻列的累积直方图加权计算得到灰度值H~j-1=Σgk∈(-n,...,n)(k)Hk+j-1;]]>其中g(k)为高斯权重g(k)=gs(k)=1s2πe-k22s2,]]>s为标准偏差，宽度n=floor(4s)，k表示距离当前列的左右相邻列的个数；第四步：每一列c_j上每一个像素的灰度值指定到由第三步获得的累积直方图中对应的灰度值d(i,j)=H~j-1(Hj(o(i,j)))∀i∈{1,...,N};]]>第五步：输出图像：d(i,j)。