UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法技术

本发明专利技术提供的是一种UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法。(1)、获取原始红外图像；(2)、获得红外图像传统直方图；(3)、利用Otsu方法获取归并阈值G；(4)、将小于阈值T的灰度级值对应的像素归并到其右相邻的灰度级中；(5)、对得到的新的归并直方图进行灰度拉伸；(6)、得到增强后的红外图像。本发明专利技术能够较好的增强目标，突显海面波浪纹理，并且能够很好显现出模糊图像中景物的轮廓。另外，本发明专利技术将Otsu方法应用到归并阈值的选取中，实现了阈值的自适应选取。

【技术实现步骤摘要】
UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法
本专利技术涉及的是一种红外成像技术，尤其是涉及一种UUV近海面红外图像的增强方法。
技术介绍
红外成像系统在成像过程中由于自身成像原因会使得红外图像具有信噪比低、图像模糊、低对比度等特点。UUV拍摄近海面红外图像时，由于UUV运动的影响、拍摄景物温差区别、海浪干扰等因素，使得其拍摄的红外图像质量相比一般的红外图像更差。因此，为了提高UUV拍摄的近海面红外图像的质量，使得图像中的信息能够更好的被捕捉和利用，需要对红外图像进行增强处理。直方图均衡化是一种有效、简单、使用广泛的图像增强方法，它的实现是以灰度“吞噬”为代价的。学者扈佃海等在《一种改进的直方图均衡化图像增强方法》中针对图像因细节丢失而变模糊的问题提出一种均衡化处理后增加图像灰度级的方法。该方法可以提高图像整体对比度与保留原图像更多的细节。但是该方法在处理极度模糊与轮廓不清楚的图像时，效果不理想。学者王炳健等在《基于平台直方图的红外图像自适应增强算法》中提出的自适应算法克服了平台阈值选择困难的问题，并且能够较好的增强目标，降低运算量，但是他主要对平台阈值的选取进行研究改进而并没有本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法，其特征是：(1)、获取原始红外图像；(2)、获得红外图像传统直方图；(3)、利用Otsu方法获取归并阈值G；(4)、将小于阈值T的灰度级值对应的像素归并到其右相邻的灰度级中；(5)、对得到的新的归并直方图进行灰度拉伸；(6)、得到增强后的红外图像。

【技术特征摘要】
1.一种UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法，其特征是：(1)、获取原始红外图像；(2)、获得红外图像传统直方图；(3)、利用Otsu方法获取归并阈值G；(4)、将小于阈值T的灰度级值对应的像素归并到其右相邻的灰度级中；(5)、对得到的新的归并直方图进行灰度拉伸；(6)、得到增强后的红外图像。2.根据权利要求1所述的UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法，其特征是所述利用Otsu方法获取归并阈值G的步骤包括：(1)、将传统直方图的灰度级值存储到一个数组中；(2)、利用Otsu方法求取该数组中数值的阈值T；(3)、归并阈值取阈值T的一半，故G＝0.5*T。3.根据权利要求1或2所述的UUV近海面红外图像自适应归并直方图拉伸增强方法，其特征是所述将小于归并阈值T的灰度级值对应的像素归并到其相邻的灰度级中的步骤包括：若红外图像灰度级值小于归并阈值G且灰度级小于255，将该灰度级对应的像素点值设置为该灰度级右相邻灰度级的大小；若红外图像灰度级值小于归并阈值G且灰度级等于255，将该灰度级对应的像素点值设置为该灰度级左相邻灰度级的大小；若红外图像灰度级值大于归并阈值G，则对应像素点的一切保持不变。4.根据权利要求1或2所述的UUV近海面红外图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勋，赵晓芳，张宏瀚，严浙平，徐健，陈涛，周佳加，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23