红外图像多级均值对比度增强方法技术

红外图像多级均值对比度增强方法，属于数字图像处理方法。现有图像增强方法不太适合于用ＦＰＧＡ实现。本发明专利技术所述红外图像多级均值对比度增强方法依次包括多级均值计算、中值滤波和线性增强三部分，它去除了冗余计算，在不直接统计直方图的情况下，通过多级均值逼近的方式获取ｘ↓［０］和ｘ↓［１］的值，并用中值滤波增强了处理后图像的稳定性，综合起来说在ＦＰＧＡ实现上是一种优于传统经典算法的实现方法。本发明专利技术通过简单的比较器、累加器、计数器实现，电路规模小、所需硬件资源少、成本低廉、实时性强，可以有效的适应红外成像设备中图像增强的高要求，因此利于推广应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字图像处理方法，具体涉及一种红外图像对比度增强的方法。
技术介绍
红外图像是场景热辐射分布的成像。由于场景中的目标与背景的温差相对较小，所以红外图像具有高背景、低反差的特点，其信噪比也较可见光图像的低。为了能够从红外图像中正确地识别出目标，必须对红外图像进行对比度增强处理。 对比度增强技术常用于图像的预处理和提高图像的显示质量，在数字图像处理系统中有着广泛的应用。常用对比度增强算法有直方图均衡化和线性变换。 直方图均衡是一种原理简单且非常有效的图像增强方法，它通过压缩像素数较少的灰度级和扩展像素数较多的灰度级，从而使均衡后的图像获得较高的对比度。从信息论的角度来看，也就是增加了信源熵，从使用者的角度来看，也就是增加了从视场中获得的信息量。然而直方均衡化必须统计图像的直方图，需要存放图像直方图和灰度转换表，运算量大，占用了较大的RAM空间，不利于FPGA实现。同时，直方图均衡化改变了图像的相对梯度信息，容易造成目标和背景梯度信息的降低，不利于某些目标的检测，尤其是小目标的检测。 线性变换实现图像对比度增强是根据图像灰度的分布信息，确定一个线性拉伸的最小值X0和本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种红外图像多级均值对比度增强方法，其特征在于它依次包括Ａ．多级均值计算、Ｂ．中值滤波和Ｃ．线性增强三部分，具体如下：Ａ．多级均值计算依次包括以下过程：ａ．利用下述公式得到图像１／２处的灰度均值ｍ↓［１／２］∶ｍ↓［１／２］ ＝１／Ｎ＊Ｘ↓［ｉ］，其中，Ｎ是图像像素点数，Ｘ↓［ｉ］是像素灰度值；ｂ．再利用下述公式得到图像１／４处和３／４处的灰度均值ｍ↓［１／４］、ｍ↓［３／４］∶ｍ↓［１／４］＝＊Ｘ↓［ｉ］／Ｋ↓［１／４］，其中，Ｋ↓［１／４］表示图像中 灰度小于ｍ↓［１／２］处像素点的个数，Ｘ↓［ｉ］是像素灰度值；ｍ↓［３／４］＝＊Ｘ↓［ｉ］／Ｋ↓...

【技术特征摘要】
1.一种红外图像多级均值对比度增强方法，其特征在于它依次包括A.多级均值计算、B.中值滤波和C.线性增强三部分，具体如下A.多级均值计算依次包括以下过程a.利用下述公式得到图像1/2处的灰度均值m12:m12=1NΣi=1NXi,]]>其中，N是图像像素点数，Xi是像素灰度值；b.再利用下述公式得到图像1/4处和3/4处的灰度均值 m14=ΣXi<m12XiK14,]]>其中， 表示图像中灰度小于 处像素点的个数，Xi是像素灰度值；m34=ΣXi>m12XiK34,]]>其中， 表示图像中灰度大于 处像素点的个数，Xi是像素灰度值；c.依此类推，依据公式“m12nΣXi<m12n-1XiK12n,]]>m2n-12n=ΣXi>m2n-1-12n-1XiK2n-12n]]>”可以得到任何1/2n和(2n-1)/2n处的均值m1/2n和m(...

【专利技术属性】
技术研发人员：王岳环，张天序，曹治国，钟胜，左峥嵘，颜露新，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]