一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法
【专利摘要】本发明公开了一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，包括以下步骤：S1边缘图像提取、S2细节图像提取、S3基本图像提取、S4将提取出的边缘图像、细节图像和基本图像分别进行细节增强；S5将增强后的边缘图像、细节图像和基本图像进行融合，得到最终的增强图像；本发明提供了一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，对边缘图像、细节图像和基本层图像的分别进行提取和处理，再将处理后的图像进行融合，使得处理后的图像对比度和细节显著增强；同时在第二平滑图像对应的细节层中去除了明显的边缘，完全不会出现边缘灰度反转现象。
【专利说明】
-种应用于红外热像仪图像细节増强和噪声抑制方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法。
【背景技术】
[0002] 现代高性能红外热像仪能够获得动态范围很大的原始图像数据，位宽一般12-16 位，但是显示设备的动态范围位宽一般为8位，所W必须对压缩原始图像数据所W-般显示 设备上只会显示大轮廓;基本背景信息;损失了场景大量的细节特征，从而导致重要的细节 f目息丢失。
[0003] 现有技术的图像去噪方法有:全局直方图均衡化，利用整幅图像的概率密度分布 函数计算累积密度分布函数，过灰度级映射实现处理图像对比度增强该方法能够对直方图 概率密度高德灰度级实现明显的增强效果，而对低概率密度灰度级很难有效增强，甚至灰 度级合并导致细节丢失。
[0004] 自动增益控制，首先剔除场景中的极值，然后整体动态范围映射到0-255的灰度空 间，运种方法导致对比度低，细节丢失严重；
[0005] 图像分层处理，主要是把图像分层细节层和基本层，该方法运算量大，容易出现边 缘灰度反转，对微小细节增强不明显。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种应用于红外热像仪图像细节增 强和噪声抑制方法，对边缘图像、细节图像和基本层图像的分别进行提取和处理，再将处理 后的图像进行融合，使得处理后的图像对比度和细节显著增强。
[0007] 本发明的目的是通过W下技术方案来实现的：一种应用于红外热像仪图像细节增 强和噪声抑制方法，包括W下步骤:包括边缘图像提取步骤S1、细节图像提取步骤S2、基本 图像提取步骤S3、细节增强步骤S4和图像融合步骤S5;
[000引所述的边缘图像提取步骤Sl包括W下子步骤：
[0009] S11.采用第一边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第一平滑图像Tl;
[0010] Sl2.提取边缘图像DIl:
[0011] DIl = I-Tl;
[0012] 进一步地，由于大部分的噪声主要存在于第一平滑图像Tl中，利用原始图图像I减 去第一平滑图像Tl来提取边缘图像，能够对噪声起到很好的抑制作用。
[0013] 所述的细节图像提取步骤S2包括W下子步骤：
[0014] S21.采用第二边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第二平滑图像T2;
[0015] S22.计算第二平滑图像T2对应的细节层DI2:
[0016] DI2 = I-T2；
[0017] 进一步地，由于大部分的噪声主要存在于第二平滑图像T2中，用原图像I减去第二 平滑图像T2来得到细节层，能够对噪声起到很好的抑制作用。
[001引 S23.提取细节图像DI:
[0019] DI=DI2-DI1；
[0020] 所述的基本图像提取步骤S3包括:采用边缘保持滤波器对原始图像I进行处理，得 到基本层图像T3;
[0021] 所述的细节增强步骤S4包括：
[0022] S41.对边缘图像DIl进行细节增强处理，得到增强的边缘图像DIl^ ;
[0023] S42.对细节图像DI进行细节增强处理，得到增强的细节图像DI^ ;
[0024] S43.对基本图像P3进行细节增强处理，得到增强的基本图像T3/ ;
[0025] 所述的图像融合步骤S5包括:将增强的边缘图像DIl^、细节图像DI^与基本图像 T3/进行融合，得到最终的增强图像D0UT_B:
[00%] DWT_B = T3^Pl*DI(y+P2*DI^ ;
[0027] 式中，Pl，P2是比例系数，Pl的取值区间为(0，3)，P2的取值区间为(0，2)。
[0028] 步骤S41中通过GAMMA曲线变换对边缘图像DI1进行细节增强，得到增强的边缘图 像DIl'。
[0029] 步骤S42中通过GAMM曲线变换对细节图像DI进行细节增强，得到增强的细节图像 DI'。
[0030] 所述的步骤S43包括:将基本层图像T3对进行对比度增强，并基本层图像T3中像素 点灰度值范围压缩到0-255的灰度空间。
[0031] 所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，还包括一个最终的 增强图像值域限定步骤S6,包括W下子步骤：
[0032] S61.查找最终的增强图像D0UT_B中灰度值小于0的像素点，并将其灰度值限定为 0；
[0033] S62.查找最终的增强图像D0UT_B中灰度值大于255的像素点，并将其灰度值限定 为 255。
[0034] 本发明的有益效果是:通过对边缘图像、细节图像和基本层图像的分别进行提取 和处理，再将处理后的图像进行融合，使得处理后的图像对比度和细节显著增强；同时在第 二平滑图像对应的细节层中去除了明显的边缘，完全不会出现边缘灰度反转现象。
【附图说明】
[0035] 图1为本发明的流程图。
【具体实施方式】
[0036] 下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于 W下所述。
[0037] 如图1所示，一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，包括W下步 骤:包括边缘图像提取步骤S1、细节图像提取步骤S2、基本图像提取步骤S3、细节增强步骤 S4和图像融合步骤S5;
[0038] 所述的边缘图像提取步骤Sl包括W下子步骤：
[0039] S11.采用第一边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第一平滑图像Tl;
[0040] SI 2.提取边缘图像DI I:
[0041] DIl = I-Tl;
[0042] 所述的细节图像提取步骤S2包括W下子步骤：
[0043] S21.采用第二边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第二平滑图像T2;
[0044] S22.计算第二平滑图像T2对应的细节层DI2:
[0045] DI2 = I-T2；
[0046] S23.提取细节图像DI:
[0047] DI=DI2-DI1；
[0048] 此步骤在第二平滑图像T2对应的细节层DI2,减去了边缘图像DIU去除了明显的 边缘信息），完全不会边缘灰度反转现象。
[0049] 所述的基本图像提取步骤S3包括:采用边缘保持滤波器对原始图像I进行处理，得 到基本层图像T3;
[0050] 所述的细节增强步骤S4包括：
[0051] S41.对边缘图像DIl进行细节增强处理，得到增强的边缘图像DIl^ ;
[0052] S42.对细节图像DI进行细节增强处理，得到增强的细节图像DI^ ;
[0053] S43.对基本图像P3进行细节增强处理，得到增强的基本图像T3/ ;
[0054] 所述的图像融合步骤S5包括:将增强的边缘图像DIl^、细节图像DI^与基本图像 T3/进行融合，得到最终的增强图像D0UT_B:
[0055] DWT_B = T3^Pl*DI(y+P2*DI';
[0056] 式中，Pl，P2是比例系数，Pl的取值区间为(0，3)，P2的取值区间为(0，2)。
[0057] 步骤S41中通过GAMMA曲线变换对边缘图像DI1进行细节增强，得到增强的边缘图 像DIl'。
[0058] 步骤S42中通过GAMMA曲线变换对细节图像DI进行细节增强，得到增强的细节图像 DI'。
[0059] 所述的步骤S43包括:将基本层图像T3对进行对比度增强，并基本层图像T3中像素 点灰度值范围压缩到0-255的灰度空间。
[0060] 所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，还包括一个最终的 增强图像值域限定步骤S6,包括W下子步骤：
[0061] S61.查找最终的增强图像D0UT_B中灰度值小于0的像素点，并将其灰度值限定为 0；
[0062] S62.查找最终的增强图像D0UT_B中灰度值大于255的像素点，并将其灰度值限定 为 255。
[0063 ] 实施例1，通过(2k+l) * (化+1)的滑动窗口依次对整幅图像进行检测：
[0064]
…
[0065] 式中，X表示图像行坐标，y表示图像列坐标，k窗口大小；
[0066] -k:k表示S和t的取值为-k到k之间的整数，即s = -k,-k+l,. . . ,k-l ,k;
[0067] t = -k,_k+l, . . . ,k_l ,k。
[00側 在3取值范围为3 =戈-4+1，...，4-1山*取值范围为
[0069] [(x+s,y+t)的最大值，即当前窗口中的像素最大值。
[0070] 衰示I(x+s,y+t)的最小值，即当前窗口中的像素最小 值。
[0071 ] 公式（1)中的delta(x,y)表示图像对滑动（2k+l)*(化+1)窗口求局部delta值，即 最大值和最下值之差，能够表征图像中细节和边缘，一般情况下：
[0072] delta<100的区域是不包含细节平滑区域；100<delta<2000的区域主要是细节； Delta〉2000的区域为比较明显边缘。
[0073] 引入参数eps，对de 1 ta (X, y)进行归一化，得到：
[0074]
(2)
[0075] 根据公式(2)可W看出，
[0076] 如果delta(x,y) ^eps，则a(x,y) >0.5;
[0077] 如果(1611日(^;,5〇<693，则日(^;,5〇<0.5;
[0078] 求图像对滑动(2k+1) * (化+1)窗口求局部的均值：
[0079]
巧）
[0080] 对于边缘平滑滤波器：
[0081] I_s(x,y) = I(x,y)*(l-a(x,y))+I_avg(x,y)*a(x,y) (4)
[0082] 式中I_s(x，y)表示边缘平滑滤波器输出图像，I(x，y)表示原图像。
[0083] 可见a(x，y)越大则均值比例就大，图像原始值比例越小，也就是说delta<eps的区 域delta越小越接近原图；Del1:a = eps区域原图和均值各占一半;del1:a〉邱S的区域delta越 大越平滑；因此第一边缘平滑滤波器和第二边缘平滑滤波器就可W通过设置不同的eps来 实现，例如第一边缘平滑滤波器可设置eps为2000~5000之间，第二边缘平滑滤波器可设置 eps为30~100之间。
[0084] 对于边缘保持滤波器：
[0085] I_bs(x,y) = I_avg(x,y)*(l-a(x,y))+I(x,y)*a(x,y), (5)
[0086] I_bs (X，y)为边缘保持滤波器输出的图像。
[0087] 由公式（5)可知：平滑de 1 ta比较小区域，保持de 1 ta比较大的区域，即可达到边缘 保持目的，例如巧S可设置为30~100。
【主权项】
1. 一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，其特征在于:包括以下步骤： 包括边缘图像提取步骤S1、细节图像提取步骤S2、基本图像提取步骤S3、细节增强步骤S4和 图像融合步骤S5; 所述的边缘图像提取步骤Sl包括以下子步骤：511. 采用第一边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第一平滑图像Tl;512. 提取边缘图像DI1: DIl = I-Tl; 所述的细节图像提取步骤S2包括以下子步骤：521. 采用第二边缘平滑滤波器对原始图像I进行处理，得到第二平滑图像T2;522. 计算第二平滑图像T2对应的细节层DI2: DI2 = I-T2；523. 提取细节图像DI: DI=DI2-DI1； 所述的基本图像提取步骤S3包括:采用边缘保持滤波器对原始图像I进行处理，得到基 本层图像T3; 所述的细节增强步骤S4包括：541. 对边缘图像DIl进行细节增强处理，得到增强的边缘图像DIlS542. 对细节图像DI进行细节增强处理，得到增强的细节图像DlS543. 对基本图像P3进行细节增强处理，得到增强的基本图像T3S 所述的图像融合步骤S5包括:将增强的边缘图像DIf、细节图像Df与基本图像T3'进 行融合，得到最终的增强图像DOUT_B: D0UT_B = T37+Pl^DIO7+P2*DI7 ； 式中，P1，P2是比例系数，Pl的取值区间为(0,3)，P2的取值区间为(0,2)。2. 根据权利要求1所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，其特 征在于:步骤S41中通过GAMM曲线变换对边缘图像DIl进行细节增强，得到增强的边缘图像 DIl7 〇3. 根据权利要求1所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，其特 征在于：步骤S42中通过GAMMA曲线变换对细节图像DI进行细节增强，得到增强的细节图像 DI7。4. 根据权利要求1所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，其特 征在于:所述的步骤S43包括:将基本层图像T3对进行对比度增强，并基本层图像T3中像素 点灰度值范围压缩到0-255的灰度空间。5. 根据权利要求1所述的一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法，其特 征在于:还包括一个最终的增强图像值域限定步骤S6,包括以下子步骤：561. 查找最终的增强图像DOUT_B中灰度值小于0的像素点，并将其灰度值限定为0;562. 查找最终的增强图像DOUT_B中灰度值大于255的像素点，并将其灰度值限定为 255。
【文档编号】G06T5/00GK105957030SQ201610265370
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月26日
【发明人】谢雪平, 曾衡东, 章睿, 董涛
【申请人】成都市晶林科技有限公司