[发明专利]基于多尺度分形特征的红外图像增强方法

摘要

本发明涉及一种基于多尺度分形特征的红外图像增强方法。本发明依据红外图像中的自然背景具有分形特征，而人造目标不具有分形特征这一特征，利用这种分形特征的不同，将人造目标进行增强，同时将自然背景进行抑制，达到红外增强的目的。本发明首先导入红外图像，并转换为位图，其次将地毯覆盖方法中计算分形参数的度量思想应用到二维图像表面，将像素灰度值构成的三维纹理表面用厚度为2r的地毯覆盖。然后图像中各个像素的计算基于方差的分型参数变化度量函数。最后得到的图像即为增强后的红外图像。本发明具有实时性和鲁棒性，经本发明方法处理之后的图像能达到很好的红外图像增强效果。

主权项

1. 基于多尺度分形特征的红外图像增强方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、对探测到的红外图像进行处理，具体是：导入红外图像，需要将抽象出的红外图像导入场景；步骤2、红外图像导入之后将32位或8位位图文件转换为24位位图文件f(x,y)，这一步骤是图像后续处理及操作的基础；步骤3、定义为计算分形参数时所取得最大尺度，为大于等于2的正整数，设置最大尺度数=4；步骤4、将地毯覆盖方法中计算分形参数的“度量”思想应用到二维图像表面，将像素灰度值构成的三维纹理表面用厚度为2r的“地毯”覆盖，定义该纹理表面上表面为U(x,y,0)，下表面为B(x,y,0)；设置尺度r=0,对0尺度下的上下表面进行初始化，求出初始化后图像中各个像素的U(x,y,0)与B(x,y,0)；步骤5、根据步骤4得到的各个像素的U(x,y,0)与B(x,y,0)，计算在各个尺度r下，图像中各个像素的U(x,y,r)与B(x,y,r)，U(x,y,r)与B(x,y,r)是尺度分别依次取1，2，……，时，上下表面的灰度值，；步骤6、根据步骤5得到的各个像素的U(x,y,r)与B(x,y,r)，计算在各个尺度r下，图像中各个像素的V(x,y,r)与A(x,y,r)，其中V(x,y,r)为上下表面之间的体积，A(x,y,r)为纹理所占的整个表面积；（1）（2）步骤7、根据步骤6得到各个像素的V(x,y,r)与A(x,y,r)，计算在各个尺度r下，图像中各个像素的K(x,y,r)，其中K(x,y,r)是一个分形参数，称作D维面积，其中（3）步骤8、根据步骤7得到的图像中各个像素的K(x,y,r)计算基于方差的分型参数变化度量函数MFFK(X,Y)；其中（4）MFFK是在的尺度范围内D维面积(K)的变化程度，利用MFFK来实现突出人造目标与自然背景在分形特征上的差异；得到的MFFK图像即为增强后的红外图像；步骤9、将增强后的红外图像导出。