基于局部信息熵的红外成像装置制造方法及图纸

基于局部信息熵的红外成像装置，用于对固定场景的图像采集，探测器将探测出的每帧图像的像素对应的灰度数据以及每个像素对应的温度数值发送到中央处理器；识别出每帧图像的背景场景、动态场景、临时场景，以及确定不同场景下对象标识；计算三种场景下各图像模块对应的像素的增强系数，所述增强系数用于调整各个像素的对比度；增强系数表存储在所述图像处理器的缓存；图像增强管线根据缓存中的增强系数表对红外图像像素的对比度进行非均匀校正实现每帧红外图像的渲染。本发明专利技术提供将图像信息熵信息引入到图像直方图统计中，在增强图像对比度的基础上有效提升了图像的细节和信息量，自适应的把不同场景红外图像增强到最佳的视觉效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
基于局部信息熵的红外成像装置


[0001]本专利技术涉及红外图像增强
，更具体的说，特别涉及一种基于局部信息熵的红外成像装置。

技术介绍

[0002]经过非均匀性校正后的红外图像一般具有很大的灰度级范围（大于14bit），如果不做任何增强处理无法直接显示，即使增强后的图像仍然会呈现出对比度弱、分辨率低、图像模糊、信噪比差的特点。因此，提高红外图像对比度，增强视觉效果，改善图像显示质量的红外图像增强是非均匀校正之后、成像显示之前的一个必不可少的步骤。只有经过视觉增强后的红外图像才能输出显示或者给后续的探测、识别和跟踪等应用系统使用，因此高性能的场景自适应红外图像增强算法是研制红外成像系统的核心环节。目前国内外主要研究的红外图像增强算法有直方图增强技术、图像平滑处理、图像锐化处理、模糊算法、伪彩色处理等增强方法。图像平滑算法主要是滤除红外图像的底纹噪声，运算量较大、耗时较长，没有提升图像对比度。图像锐化处理只是提升红外图像细节，另外单纯的模板锐化算法，处理后会带来大量的噪声，不适合红外图像应用。伪彩色处理只是增加人眼的视觉感知效果，对图像细节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于局部信息熵的红外成像装置，用于对固定场景的红外图像采集和显示，其特征在于：所述红外成像装置包括探测器，还包括用于图像渲染处理的中央处理器和图像处理器，所述红外成像装置的探测器将探测出的每帧图像的像素对应的灰度数据以及每个像素对应的温度数值发送到中央处理器；所述中央处理器的图像识别单元识别出每帧图像的背景场景、动态场景和临时场景，以及确定不同场景下对象标识；所述中央处理器的信息熵计算单元，计算三种场景下各图像模块对应的像素的增强系数，所述增强系数用于调整各个像素的对比度；增强系数表存储在所述图像处理器的缓存；所述图像处理器包括图像增强管线和渲染图像的图元装配单元，所述图像增强管线根据缓存中的增强系数表对红外图像像素的对比度进行非均匀校正；之后利用图元装配单元实现每帧红外图像的渲染。2.根据权利要求1所述基于局部信息熵的红外成像装置，其特征在于：所述背景场景为第一阈值内不发生变动的资源轮廓；所述动态场景为第二阈值内不发生变动的资源轮廓；所述临时场景为第三阈值内发生变动的资源轮廓。3.根据权利要求1所述基于局部信息熵的红外成像装置，其特征在于：所述图像识别单元识别出每帧图像的背景场景、动态场景和临时场景对应的资源，为场景对应的资源设置场景属性标识；所述图像识别单元根据轮廓识别出的对象为场景下的资源，并为对象设置资源标识。4.根据权利要求3所述基于局部信息熵的红外成像装置，其特征在于：所述信息熵计算单元包括精度设置模块、精度规则判断模块和熵计算模块；所述精度设置模块为不同场景设置高低不同的信息熵计算精度：所述背景场景包括第一精度和第二精度，所述第一精度高于第二精度；所述动态场景包括第三精度和第四精度，所述第三精度高于第四精度；所述临时场景包括第五精度和第六精度，所述第五精度高于第六精度。5.根据权利要求4所述基于局部信息熵的红外成像装置，其特征在于：所述精度规则判断模块，用于设置不同场景的精度选择策略：所述背景场景设置的规则如下：将背景场景的图像和上一帧图...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺明，杨杰，
申请(专利权)人：国科天成科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：