[发明专利]红外图像数据处理中高低频信号的自适应分区域重组方法

摘要

本发明涉及一种红外图像数据处理中高低频信号的自适应分区域重组方法，根据红外图像数据处理中高低频信号的数据特性，首先从红外低频信号中分区域提取图像特征因子，然后建立根据图像特征因子自适应控制高低频信号重组比例的数学模型，最终通过这个数学模型对高低频信号进行重组，获得一幅高频部分细节清晰低频部分噪声压制良好的红外图像。该方法可以工程化实现，有效提升原始图像的细节信息，并抑制平坦区域噪声放大，使重组后图像含有更丰富的细节信息，且不放大背景噪声，显著提高特定场景目标的识别效率。

主权项

一种红外图像数据处理中高低频信号的自适应分区域重组方法，其特征在于步骤如下：步骤1：红外成像系统上电运行后，以IH与IL矩阵标识同一场景的图像数据矩阵I的红外高频图像信号IH与红外低频图像信号IL：其中：fH(i,j)为红外高频图像信号IH中对应第i行第j列的图像像素点的灰度值，fL(i,j)为红外低频图像信号IL中对应第i行第j列的图像像素点的灰度值，M为总行数，N为总列数；步骤2：构建一个大小为3×3的窗口对获取的红外低频图像信号IL除了第1行、第1列、第M行与第N列以外的每个图像像素点按照如下公式进行对3×3的窗口区域提取图像特征因子div(i,j)：div(i,j)=19Σx=-1,y=-1x=1,y=1[fL(i+x,j+y)-ave(i,j)]2]]>其中：ave(i,j)为红外低频图像信号IL中除了第1行、第1列、第M行与第N列以外的每个图像像素点的以其自身为中心的3×3窗口内的像素平均灰度值；步骤3、初始化重组后图像数据矩阵I1，其中G(i,j)为重组后图像数据矩阵I1中对应第i行第j列的图像像素点的灰度值，统一初始化为0，M为总行数，N为总列数：步骤4：计算重组后图像数据矩阵I1中对应第i行第j列的图像像素点的灰度值，若i＝1或i＝M或j＝1或j＝N，则若1＜i＜M且1＜j＜N，则其中TT为增强阈值，取值范围在[5,50]，Z为增强倍数,取值范围在[3,8],fH(i,j)与fL(i,j)；步骤5：对重组后图像数据矩阵I1进行数值范围与格式约束，约束条件为：重组后图像数据矩阵I中每个图像像素点的灰度值为大于0小于16384的整数。