一种广角红外图像优化方法、系统及相关组件技术方案

本申请公开了一种广角红外图像优化方法、系统及相关组件，包括：使用目标广角红外镜头采集目标靶标的第一红外图像；对第一红外图像进行图像细节增强处理，得到第二红外图像；对第二红外图像进行畸变参数计算，得到校正参数，并利用校正参数对第二红外图像进行逆变换，得到第三红外图像；对第三红外图像进行插值处理，得到第四红外图像；确定并存储第一红外图像和第四红外图像之间的校正关系；使用目标广角红外镜头采集待优化红外图像；对待优化红外图像进行图像细节增强处理，并利用校正关系进行优化处理，得到优化后红外图像。本申请提高了图像的校正效率，同时保证了校正后的红外图像不会丢失细节和增强噪声，优化效果明显高于现有技术。

【技术实现步骤摘要】
一种广角红外图像优化方法、系统及相关组件
本专利技术涉及红外图像处理领域，特别涉及一种广角红外图像优化方法、系统及相关组件。
技术介绍
当前，为了获取夜视下宽视场大视角高质量的场景体验，广角镜头逐渐增多，由于广角镜头会产生明显畸变以及红外图像对比度低、细节不清晰，造成整体视觉效果较差，对低质量且噪声较大的畸变红外图像，进行细节增强和畸变校正成为必须要解决的重点技术难题。现有红外图像增强方法有以下几种：基于直方图的图像增强方法类能够将分布不均匀的直方图经过映射变换为均匀分布，但容易产生细节损失和过度增强，即使通过分段阈值来限制灰度分布，但缺失输入图像结构特征的考虑，会造成图像效果整体过渡不平滑，噪声增强较多。基于卷积神经网络或变换域的图像增强方法，虽然可提升红外图像质量，但计算量太大，对硬件设备要求高，不利于大多数红外成像设备运行。基于图像自身的特征结合数学多项式进行畸变校正，其复杂性和泰勒展开项的数量有关，复杂性越大精度越高，需要进行大量的计算，还需额外的图像预处理操作，比如霍夫变换、畸变线估计、畸变参数迭代计算等，无法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广角红外图像优化方法，其特征在于，包括：/n使用目标广角红外镜头采集目标靶标的第一红外图像；/n对所述第一红外图像进行图像细节增强处理，得到第二红外图像；/n对所述第二红外图像进行畸变参数计算，得到校正参数，并利用所述校正参数对所述第二红外图像进行逆变换，得到第三红外图像；/n对所述第三红外图像进行插值处理，得到第四红外图像；/n确定并存储所述第一红外图像和所述第四红外图像之间的校正关系；/n使用所述目标广角红外镜头采集待优化红外图像；/n对所述待优化红外图像进行图像细节增强处理，并利用所述校正关系进行优化处理，得到优化后红外图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种广角红外图像优化方法，其特征在于，包括：
使用目标广角红外镜头采集目标靶标的第一红外图像；
对所述第一红外图像进行图像细节增强处理，得到第二红外图像；
对所述第二红外图像进行畸变参数计算，得到校正参数，并利用所述校正参数对所述第二红外图像进行逆变换，得到第三红外图像；
对所述第三红外图像进行插值处理，得到第四红外图像；
确定并存储所述第一红外图像和所述第四红外图像之间的校正关系；
使用所述目标广角红外镜头采集待优化红外图像；
对所述待优化红外图像进行图像细节增强处理，并利用所述校正关系进行优化处理，得到优化后红外图像。


2.根据权利要求1所述广角红外图像优化方法，其特征在于，所述对所述第一红外图像进行图像细节增强处理，得到第二红外图像的过程，具体包括：
利用滚动导向滤波，将所述第一红外图像分离为细节层图像和基础层图像；
利用Retinex理论对所述基础层图像的灰度级范围进行调整，并通过直方图均衡化扩宽所述灰度级范围，得到处理后基础层图像；
对所述细节层图像进行gamma变换，得到处理后细节层图像；
对所述处理后细节层图像和所述处理后基础层图像进行加权融合，得到第二红外图像。


3.根据权利要求2所述广角红外图像优化方法，其特征在于，所述对所述第二红外图像进行畸变参数计算，得到校正参数的过程，具体包括：
对所述第二红外图像进行多方向梯度计算，得到对应的边缘图像；
对所述边缘图像进行腐蚀膨胀操作，并去除干扰边缘线，得到待拟合图像；
对所述待拟合图像中的边缘线进行圆形拟合，并建立单参数除法畸变校正模型，以确定校正参数。


4.根据权利要求1-3任一项所述广角红外图像优化方法，其特征在于，所述目标靶标具体为位于加热板前的金属靶标。


5.根据权利要求4所述广角红外图像优化方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐召飞，齐亚鲁，
申请(专利权)人：烟台艾睿光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37