【技术实现步骤摘要】
红外图像滤波方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及红外图像滤波方法及装置。
技术介绍
由于红外图像能够被用于分析夜间目标及环境，因此被广泛应用于军事、视频监控、智能家电等多领域中，然而，由于红外图像信噪比较低，在复杂背景环境下，目标很容易被噪声淹没。因此要想准确提取低信噪比红外图像中的目标，需要对红外图像进行滤波处理来提高信噪比。通常的滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波，但是这些滤波在信噪比极低的条件下对噪声的抑制效果并不十分明显，因此，需要一种在信噪比极低的条件下对红外图像进行滤波以提高红外图像信噪比的方法。申请号201911056772.6的专利技术提供了图像滤波方法、装置及电子设备，该方法包括：确定待滤波图像中的目标滤波区域；对于引导图像中的每一个参考像素点，基于参考像素点的空间向量与参考像素点的邻域像素点的空间向量，计算出参考像素点对应的滤波权重集合；基于每一个参考像素点各自对应的滤波权重集合，以引导滤波方式对目标滤波区域进行滤波，得到目标图像。降低计算参考像素点与邻域像素点的权重关...
【技术保护点】
1.红外图像滤波方法，其特征在于，包括：/n确定目标红外图像每个像素点的灰度值；/n根据所述目标红外图像每个像素点的灰度值，确定所述目标红外图像的全局均值，其中，所述全局均值为所述目标红外图像各个像素点的灰度值的灰度值的平均值；/n针对所述目标红外图像的每个像素点，均执行：/n判断当前像素点的灰度值是否小于所述全局均值；/n当所述当前像素点的灰度值小于所述全局均值时，确定所述当前像素点的局部均值，其中，所述局部均值为以所述当前像素点为中心的预设范围内的各个像素点的灰度值的平均值；/n判断所述当前像素点的灰度值是否小于所述局部均值；/n当所述当前像素点的灰度值小于所述局部均值...
【技术特征摘要】
1.红外图像滤波方法，其特征在于，包括：
确定目标红外图像每个像素点的灰度值；
根据所述目标红外图像每个像素点的灰度值，确定所述目标红外图像的全局均值，其中，所述全局均值为所述目标红外图像各个像素点的灰度值的灰度值的平均值；
针对所述目标红外图像的每个像素点，均执行：
判断当前像素点的灰度值是否小于所述全局均值；
当所述当前像素点的灰度值小于所述全局均值时，确定所述当前像素点的局部均值，其中，所述局部均值为以所述当前像素点为中心的预设范围内的各个像素点的灰度值的平均值；
判断所述当前像素点的灰度值是否小于所述局部均值；
当所述当前像素点的灰度值小于所述局部均值时，确定所述当前像素点的邻域中值，其中，所述邻域中值为以所述当前像素点为中心的预设范围内的各个像素点的灰度值的中值；
根据所述当前像素点的邻域中值修改所述当前像素点的灰度值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述确定所述目标红外图像的全局均值，包括：
通过如下第一公式，计算出所述全局均值；所述第一公式包括：
其中，μg为所述全局均值，M为所述目标红外图像横向像素点的个数，N为所述目标红外图像纵向像素点的个数,f(i,j)为在所述目标红外图像中的位置为第i行第j列的像素点的灰度值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述确定所述当前像素点的局部均值，包括：
通过如下第二公式，计算所述局部均值，所述第二公式包括：
其中，μ(x,y)为以位置在第x行第y列的所述当前像素点为中心的预设范围内的各个像素点的所述局部均值，t为邻域半径，(x+tx,y+ty)为第x+tx行第y+ty列的像素点，f(x+tx,y+ty)为第x+tx行第y+ty列的像素点的灰度值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述确定所述当前像素点的邻域中值，包括：
根据如下第三公式，计算出所述当前像素点的所述邻域中值，所述第三公式包括:
fmed(x,y)＝med{f(x-m,y-m)|m,n∈W}；
其中，fmed(x,y)为所述邻域中值，(x-m,y-m)为第x-m行第y-m列的像素点，f(x-m，y-m)为第x-m行第y-m列的像素点的灰度值，med{}为集合中值函数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述根据所述当前像素点的邻域中值修改所述当前像素点的灰度值，包括：
将所述当前像素点的邻域中值fmed(x,y)作为滤波后的所述目标红外图像中所述当前像素点的灰度值。
6.红外图像滤波装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，第二确定单元和处理单元；
所...
【专利技术属性】
技术研发人员：许德海，李昱兵，汪伟，任明艺，
申请(专利权)人：四川虹美智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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