基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，获取待传输的N帧红外夜视图像，对待传输的N帧红外夜视图像进行图像处理，得到待重构目标区域图像；确定第二个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标，进而确定各比特层图像对应的权重值；确定第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值，进而确定各个待重构目标区域图像的各比特层图像的权重值，从而实现对重构处理后的各个待重构目标区域图像进行压缩传输。本发明专利技术解决了传输压缩图像的细节信息清晰度较差的问题，提高了压缩图像的图像细节性和传输效率，应用于压缩图像传输的相关领域。应用于压缩图像传输的相关领域。应用于压缩图像传输的相关领域。

【技术实现步骤摘要】
基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法。

技术介绍

[0002]随着红外夜视仪器的进步，采集红外夜视图像的频率的升高，获得的红外夜视图像数据也越来越多，为了便于实时了解红外夜视仪器的检测区域的具体情况，需要对大量的红外夜视图像数据进行传输。在图像数据传输的过程中，由于红外夜视图像是利用红外探照灯照亮目标，接收反射和红外辐射形成图像，红外夜视图像存在对比度低、目标边缘细节信息模糊等缺陷，故需要能够高效准确传输图像数据的方法。
[0003]随着图像压缩技术的发展，为了克服待传输压缩红外夜视图像的图像细节不清晰的问题，利用比特分层对红外夜视图像进行重构处理，传统的比特分层主要是随机选取多个比特分层，随机选取比特分层容易导致重构处理后的图像关键位置细节信息丢失，存在一定的缺陷性。现有还提出了公开号为CN109584319A，一种基于图像非局部低秩和全变分的压缩感知重构算法，该方法考虑到图像的非局部自相似性和局部光滑特性，对传统的全变分模型进行改进，只对图像的高频分量构造权重系数，进而对重构后的图像进行图像压缩处理，一定程度上保护了图像的细节信息，但是该方法的算法在对图像进行图像处理的过程中，不可避免地存在不具有重复性的结构和被噪声破坏了的图像数据，导致所传输的压缩后的图像的纹理细节被模糊掉，且该方法的计算量大、耗费时间长。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有待传输压缩图像的细节信息清晰度较差的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，该方法包括以下步骤：获取待传输的N帧红外夜视图像，进而确定M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像；获取待重构目标区域图像的各个角点，根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标；根据任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标，确定具有相同目标的各组待重构目标区域图像，进而确定各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标；获取第一个待重构目标区域图像的各比特层图像中连通域的个数，根据第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标及其连通域的个数，确定第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值；
获取各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像之间的时序间隔以及对应的信息熵，根据各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像之间的时序间隔以及对应的信息熵、第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标，确定第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值；根据第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值以及第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值，确定第二个待重构目标区域图像对应的各比特层图像的权重值，进而确定各个待重构目标区域图像的各比特层图像的权重值；根据各个待重构目标区域图像的各比特层图像的权重值，得到重构处理后的各个待重构目标区域图像，对重构处理后的各个待重构目标区域图像进行压缩传输。
[0005]进一步的，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标的步骤包括：根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值，确定任意两个待重构目标区域图像的所有角点的灰度均值；根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值和所有角点的灰度均值，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标。
[0006]进一步的，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标的步骤包括：计算任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值与其对应的所有角点的灰度均值的差值，并将该差值相乘后的累加值作为比值的分子，进而计算任意两个待重构目标区域图像对应的角点灰度方差值，并将该角点灰度方差值相乘后的乘积作为比值的分母，该比值为任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标。
[0007]进一步的，进而确定M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像的步骤包括：根据待传输的N帧红外夜视图像，确定M帧目标红外夜视图像；将M帧目标红外夜视图像输入到预先构建并训练好的语义分割网络中，输出M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像。
[0008]进一步的，确定具有相同目标的各组待重构目标区域图像的步骤包括：若任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标大于相关性阈值，则判定该两个待重构目标区域图像属于具有相同目标的待重构目标区域图像，否则，判定该两个待重构目标区域图像不属于具有相同目标的待重构目标区域图像；根据任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标与相关性阈值的比较结果，将具有相同目标的待重构目标区域图像划分为一组，从而得到具有相同目标的各组待重构目标区域图像。
[0009]进一步的，进而确定各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标的步骤包括：构建预设尺寸的滑动窗口，使滑动窗口按照预设步长在各组待重构目标区域图像的第一个待重构目标区域图像的各比特层图像上滑动，得到各比特层图像对应的各个滑窗区域；根据各比特层图像对应的各个滑窗区域中每个像素点的像素值，确定各比特层图
像对应的各个滑窗区域的信息含量；获取各比特层图像的滑窗区域的个数，根据各比特层图像对应的各个滑窗区域的信息含量以及滑窗区域的个数，确定各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标。
[0010]进一步的，确定第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值的步骤包括：计算第一个待重构目标区域图像的任意一比特层图像的信息含量指标与连通域的个数的乘积，进而构建以预设值为底的该信息含量指标与连通域的个数的乘积的对数函数，将对数函数的值作为该比特层图像的权重值。
[0011]进一步的，确定第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值的步骤包括：根据各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像对应的信息熵，确定第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像对应的信息熵差值；计算第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像对应的信息熵差值与第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像之间的时序间隔、第一个待重构目标区域图像的任意一比特层图像对应的信息含量指标的乘积，将乘积作为第二个待重构目标区域图像的该比特层图像对应的权重补偿偏差值，进而确定第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值。
[0012]进一步的，确定第二个待重构目标区域图像对应的各比特层图像的权重值的步骤包括：将第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值与第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值相加，将相加后的数值作为第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待传输的N帧红外夜视图像，进而确定M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像；获取所述待重构目标区域图像的各个角点，根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标；根据任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标，确定具有相同目标的各组待重构目标区域图像，进而确定各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标；获取第一个待重构目标区域图像的各比特层图像中连通域的个数，根据第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标及其连通域的个数，确定第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值；获取各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像之间的时序间隔以及对应的信息熵，根据各组待重构目标区域图像中的第一个待重构目标区域图像和第二个待重构目标区域图像之间的时序间隔以及对应的信息熵、第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的信息含量指标，确定第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值；根据第二个待重构目标区域图像的各个比特层图像对应的权重补偿偏差值以及第一个待重构目标区域图像的各比特层图像对应的权重值，确定第二个待重构目标区域图像对应的各比特层图像的权重值，进而确定各个待重构目标区域图像的各比特层图像的权重值；根据各个待重构目标区域图像的各比特层图像的权重值，得到重构处理后的各个待重构目标区域图像，对重构处理后的各个待重构目标区域图像进行压缩传输。2.根据权利要求1所述的一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，其特征在于，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标的步骤包括：根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值，确定任意两个待重构目标区域图像的所有角点的灰度均值；根据任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值和所有角点的灰度均值，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标。3.根据权利要求2所述的一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，其特征在于，确定任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标的步骤包括：计算任意两个待重构目标区域图像的各个角点的灰度值与其对应的所有角点的灰度均值的差值，并将该差值相乘后的累加值作为比值的分子，进而计算任意两个待重构目标区域图像对应的角点灰度方差值，并将该角点灰度方差值相乘后的乘积作为比值的分母，该比值为任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标。4.根据权利要求1所述的一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，其特征在于，进而确定M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像的步骤包括：根据待传输的N帧红外夜视图像，确定M帧目标红外夜视图像；将M帧目标红外夜视图像输入到预先构建并训练好的语义分割网络中，输出M帧目标红外夜视图像对应的待重构目标区域图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像压缩的红外夜视图像高效通讯方法，其特征在于，确定具有相同目标的各组待重构目标区域图像的步骤包括：若任意两个待重构目标区域图像对应的相关性指标大于相关性阈值，则判定该两个待...

【专利技术属性】
技术研发人员：符士华，
申请(专利权)人：威海天拓合创电子工程有限公司，
类型：发明
国别省市：