本发明专利技术提供一种红外图像多级细节增强处理方法，对输入的原始红外图像进行分解，对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像本发明专利技术还提供了一种红外图像多级细节增强处理装置，通过本发明专利技术能够提高红外图像的层次性，改善了红外图像的视觉效果，提高了对比度和更加清晰的轮廓。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供一种红外图像多级细节增强处理方法，对输入的原始红外图像进行分解，对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像本专利技术还提供了一种红外图像多级细节增强处理装置，通过本专利技术能够提高红外图像的层次性，改善了红外图像的视觉效果，提高了对比度和更加清晰的轮廓。【专利说明】红外图像多级细节增强处理方法及其处理装置
本专利技术属于红外图像处理
，具体涉及一种红外图像多级细节增强处理方法及其处理装置。
技术介绍
红外成像技术现已广泛应用于军事、工业、医学、安防等领域。然而，由于成像过程受目标辐射特性、外界大气环境及红外探测器光敏反应不均匀等因素的影响和限制，导致红外图像的对比度低、细节纹理模糊，从而影响了红外成像技术的实际应用。因此，可以通过现代图像处理技术对红外图像进行必要的增强处理，以提高图像质量，增强图像细节特征，改善图像清晰度等，以便于人眼观察及后续的处理与识别。 目前，红外图像增强方法主要分为空域和频域两大类。空域增强的方法是直接对图像的像素点进行处理，其中直方图均衡化是最典型的空域增强方法，该方法通过改变图像的空间直方图使图像灰度均匀分布，以达到对比度增强的效果。由于直方图均衡化是全局处理图像，往往造成图像局部对比度过强，图像细节信息弱化；对其改进的平台直方图均衡化，则给细节的增强留出了很多空间，但难以直接确定其上限平台，其他空域增强方法还包括自适应直方图均衡化及各种灰度变换方法；频域增强的方法是对图像的频谱信息进行处理的，其中包括同态滤波法和小波方法。同态滤波方法适用于本身对比度较好的图像，而对于对比度低、亮度暗的图像，处理后的图像对比度并没有得到很好地改善，且部分细节信息不明显，灰度直方动态范围较低，而计算量也较大。小波方法分别对高低频子带系数进行处理以达到增强的效果，能够在增强图像对比度的同时抑制很多噪声，但其数据处理量大、计算复杂。 考虑到以上增强方法的不足，现有技术采用引导滤波将原图像分解为细节层和基本层，再分别加以处理，最终合并输出；还采用加权最小二乘滤波器将原图经过多尺度分层操作，再分别对得到的多层细节图像和残留模糊图像进行处理，最终合并输出。这两种方法解决了增强图像的光晕和梯度反转现象，但这两种方法对细节边缘的过度锐化，使得其他平滑区域的增强效果不明显，导致在一定程度上影响视觉效果。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种红外图像多级细节增强处理方法及其处理装置，以避免局部边缘的过度锐化和平滑区域的弱增强现象，从整体上提高红外图像对比度和改善视觉效果。 为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的: 本专利技术实施例提供一种红外图像多级细节增强处理方法，该处理方法包括:对输入的原始红外图像I进行分解，对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量i与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像f o 上述方案中，所述对输入的原始红外图像进行分解为:根据I型切比雪夫滤波器将输入的原始红外图像I分解为目标自身辐射分量R和外界环境红外辐射的反射分量F。 上述方案中，所述对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强之前，该处理方法还包括:根据概率非局部均值滤波器对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行分解，获得基本分量B ;将目标自身辐射分量R减去所述获得的基本分量B获得细节分量D。 上述方案中，所述对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强为:根据非参数修正直方图均衡化对所述获得的基本分量B进行对比度增强，利用全局高斯核函数对所述获得的细节分量D进行自适应增强。 上述方案中，所述将增强后的目标自身辐射分量i与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并之前，该处理方法还包括:将所述增强后的基本分量和细节分量6叠加构成增强后的目标自身辐射分量羞B 本专利技术实施例还提供一种红外图像多级细节增强处理装置，该装置包括:分解单元、增强单元、合并单元，其中: 所述分解单元，用于对输入的原始红外图像I进行分解，发送所述分解后获得的目标自身辐射分量R到所述增强单元； 所述增强单元，用于对所述接收到的分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，发送增强后的目标自身辐射分量i到合并单元； 所述合并单元，用于将接收到的增强后的目标自身辐射分量及与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像I。 上述方案中，所述分解单元，具体用于根据I型切比雪夫滤波器将输入的原始红外图像I分解为目标自身辐射分量R和外界环境红外辐射的反射分量F。 上述方案中，所述装置还包括子分解单元，用于根据概率非局部均值滤波器对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行分解，获得基本分量B ;将目标自身辐射分量R减去所述获得的基本分量B获得细节分量D。 上述方案中，所述增强单元，具体用于根据非参数修正直方图均衡化对所述获得的基本分量B进行对比度增强，利用全局高斯核函数对所述获得的细节分量D进行自适应增强。 上述方案中，所述装置还包括子增强单元，用于将所述增强后的基本分量I和细节分量办叠加构成增强后的目标自身辐射分量i o 本专利技术提供一种红外图像多级细节增强处理方法及其处理装置，对输入的原始红外图像进行分解，对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量/{与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像I;通过对原始红外图像进行不同层次的分解和处理，提高了红外图像的层次性，改善了红外图像的视觉效果，通过对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，提高了对比度和更加清晰的轮廓。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术实施例的方法操作流程示意图； 图2为本专利技术实施例的装置结构组成示意图； 图3为实验仿真所用的从真实红外视频采集的红外图像； 图4为实验仿真所用的从真实红外视频采集的红外图像； 图5为实验仿真所用的从真实红外视频采集的红外图像； 图6为采用直方图均衡化HE对图3的增强结果； 图7为采用直方图均衡化HE对图4的增强结果； 图8为采用直方图均衡化HE对图5的增强结果； 图9为采用同态滤波HF对图3的增强结果； 图10为采用同态滤波HF对图4的增强结果； 图11为采用同态滤波HF对图5的增强结果； 图12为采用本专利技术对图3的增强结果； 图13为采用本专利技术对图4的增强结果； 图14为采用本专利技术对图5的增强结果。 【具体实施方式】 下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。 本专利技术提供一种红外图像多级细节增强处理方法，对输入的原始红外图像进行分解，对所述分舻e啤得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量Λ与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像 本专利技术实施例提供一种红外图像本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种红外图像多级细节增强处理方法，其特征在于，该处理方法包括：对输入的原始红外图像进行分解，对所述分解后获得的目标自身辐射分量R进行对比度和自适应增强，将增强后的目标自身辐射分量与所述分解后获得的原始外界环境红外辐射的反射分量F合并，获得最终的红外增强图像
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：秦翰林，韩姣姣，延翔，周慧鑫，李佳，宗靖国，曾庆杰，吕恩龙，王炳健，赵日成，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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