The invention relates to a method for infrared image enhancement based on local selective mapping details, including the details of the image acquisition, segmentation based on detail, judging the scenes and scene based mapping, and local histogram interpolation splicing four steps, can effectively compress the gray-scale range useless, makes the whole image contrast enhanced, in improve the interested target contrast at the same time, to maintain the consistency of the natural background.
【技术实现步骤摘要】
基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法
本专利技术涉及红外图像的视觉增强
,通过提高红外图像的对比度提高图像的视觉观感。
技术介绍
目前常用的红外图像动态范围压缩以及对比度增强算法主要分为两大类,分别为线性映射和非线性映射方法。线性映射算法简单,但在宽动态范围的情况下,无效灰度级占比较大,导致映射后的有效灰度级较少,极大的损失了细节信息;非线性映射方法中,最具代表性的是直方图均衡算法,该算法能够有效压缩图像灰度级概率分布函数(PDF)较小的灰度级分布范围,同时增强PDF较大的对比度,但该算法对图像中由少量相近灰度值像素组成的小目标或细节纹理特征无法实现有效的增强,且在增强对比度的同时也同样提高了图像的噪声信息,使得噪点变得更加明显;采用局部直方图均衡算法,能够进一步提高图像中小目标的对比度,但该算法会在小窗口的边缘产生明显边缘且破坏了图像的整体感。
技术实现思路
本专利技术的目的在于根据目前常用的红外图像动态范围压缩以及对比度增强方法的优缺点,将线性映射与局部直方图均衡相结合,提出一种基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法,根据图像的细节程度进行图像场景的初步判断和分割,并根据内容选取不同的映射曲线,达到在增强图像细节部分的对比度的同时保持图像背景的一致性,将分割后的各区域的映射结果进行插值拼接,从而使得各个分割块之间过渡自然,保证了整个图像的一体性。为实现上述目的,本专利技术用以下技术方案:一种基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法,其特征在于包括以下步骤:(1)细节图像获取:对待处理的图像采用双边滤波器进行滤波,获取细节图像,并对得到的细 ...
【技术保护点】
一种基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法,其特征在于包括以下步骤:(1)细节图像获取:对待处理的图像采用双边滤波器进行滤波,获取细节图像,并对得到的细节图像进行离散量化;(2)基于细节的图像快速分割:(21)预设图像的最小颗粒度及基本分割度参数,根据预设的基本分割度对图像进行分割,并统计各个分割区域的所有离散量化值,得到该区域的细节程度;(22)分割迭代:根据每个分割区域的细节程度,判断是否需要对该区域进一步分割;若该区域的细节程度低于细节下限,或者细节程度高于细节上限,或者该区域分割已经达到了最小颗粒度,则停止对该区域进一步分割,否则对该区域进一步进行2*2的区域分割,并根据进一步分割后形成的每个子区域的细节程度进行分割迭代;(23)区域合并:根据步骤(22)分割后的每个区域与其四邻区域的细节程度的相似度进行区域合并,即将细节程度相似的相邻区域进行合并,并认为合并后的区域中场景相近;(3)场景判断以及基于场景的映射计算:(31)场景判断:对步骤(23)中合并后的各个区域的细节程度进行场景判断,对细节程度低于细节下限的区域判断为背景,细节程度高于细节上限的区域判断为目标,而分割至 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法,其特征在于包括以下步骤:(1)细节图像获取:对待处理的图像采用双边滤波器进行滤波,获取细节图像,并对得到的细节图像进行离散量化;(2)基于细节的图像快速分割:(21)预设图像的最小颗粒度及基本分割度参数,根据预设的基本分割度对图像进行分割,并统计各个分割区域的所有离散量化值,得到该区域的细节程度;(22)分割迭代:根据每个分割区域的细节程度,判断是否需要对该区域进一步分割;若该区域的细节程度低于细节下限,或者细节程度高于细节上限,或者该区域分割已经达到了最小颗粒度,则停止对该区域进一步分割,否则对该区域进一步进行2*2的区域分割,并根据进一步分割后形成的每个子区域的细节程度进行分割迭代;(23)区域合并:根据步骤(22)分割后的每个区域与其四邻区域的细节程度的相似度进行区域合并,即将细节程度相似的相邻区域进行合并,并认为合并后的区域中场景相近;(3)场景判断以及基于场景的映射计算:(31)场景判断:对步骤(23)中合并后的各个区域的细节程度进行场景判断,对细节程度低于细节下限的区域判断为背景,细节程度高于细节上限的区域判断为目标,而分割至最小颗粒度的区域判断为背景与目标的交界处;(32)基于场景的映射计算:对于背景,采用基于全局灰度范围的线性映射;对于目标,采用局部直方图均衡映射得到相应的映射曲线;对于交界处,则根据其3*3邻域内的主要场景内容进行分类,即若其邻域中判断为背景的区域面积大于目标的区域面积...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘家良,
申请(专利权)人:北京长峰科威光电技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。