一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法技术

本发明专利技术公开了一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法，包括：S1.获取热红外图像I中有效内容的灰度范围，进行动态归一化得到归一化热图像N；S2.根据预设灰度阈值划分亮暗区间，对N图像的暗区和亮区像素进行灰度映射，得到映射图像M；S3.计算无干扰热图像集的灰度均值L，将映射图像M与灰度迁移系数T相乘，得到灰度自适应拉伸热图像S；S4.通过边缘保持滤波器将灰度自适应拉伸热图像S分离为基本层F和细节层D，对细节层D进行映射增强得到D

【技术实现步骤摘要】
一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法


[0001]本专利技术涉及红外图像处理
，更具体的说是涉及一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法。

技术介绍

[0002]近年来，由于电子技术的发展和采样精度提高，并且红外场景的温度有相对较大的动态范围，景物可以是常温的景物，也可以是高达数百度的热源(如森林火源或者道路燃烧点等)，为了兼顾探测的动态范围和探测精度，红外成像系统往往输出高动态热红外图像。但高动态热红外图像在应用过程中存在有效内容灰度集中，噪声干扰多等现实问题。
[0003]因此，高动态热图像难满足在普通显示屏进行人眼观察和利用紧凑信息对人车目标进行机器分析的需求。具体来讲，第一个问题为：热图像中表示场景和目标热信息的有效内容的灰度比较集中，与背景热干扰的灰度分布偏离较大，这导致热图像呈现在8位显示屏上的对比度极低；第二个问题为：红外成像系统中的各探测元器件对红外热辐射的响应具有一定差异，即使经过均匀矫正，高动态热红外图像中往往也存在椒盐噪声干扰，而且成像背景中往往会具有与关注目标纹理结构相近的物体，如交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取热红外图像I中有效内容的灰度范围[B
L
，B
L
+4*(B
M
‑
B
L
)]，并利用灰度范围对热红外图像I进行归一化得到归一化热图像N；其中，B
L
为热红外图像I中的缩尾下边界，B
M
为热红外图像I的灰度均值；S2.根据预设灰度阈值划分亮暗区间，对归一化热图像N的暗区和亮区像素进行灰度映射，得到映射图像M；S3.将映射图像M与灰度迁移系数T相乘得到灰度自适应拉伸热图像S，其中灰度迁移系数T的取值要求灰度自适应拉伸热图像S中像素的灰度均值等于适宜人眼观察的图像灰度均值L，且像素的最大值低于像素值上界；S4.通过边缘保持滤波器将灰度自适应拉伸热图像S分离为基本层F和细节层D，对细节层D进行映射增强得到D
out
；S5.将映射后细节层的D
out
与基本层F相加并进行量化后得到预处理后的热图像R。2.根据权利要求1所述的一种面向干扰环境的高动态热红外图像自适应预处理方法，其特征在于，S1的具体内容包括：计算热图像中表示场景和目标热信息的有效内容的灰度范围[B
L
，B
L
+4*(B
M
‑
B
L
)],并进行归一化得到图像N；其中，B
L
为热红外图像I中的缩尾下边界，B
M
为热红外图像I的灰度均值；归一化的计算过程为：B
L
＝max(sort(I)(i)),i∈(0,1,2,3,4)，B
M
＝mean(I),其中，sort(I)(i)表示获取热红外图像I中像素进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭强，李波，刘偲，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：