场景自适应的红外图像宽动态范围压缩方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种场景自适应的红外图像宽动态范围压缩方法、装置及存储介质。本发明专利技术通过对与原始红外图像对应的初始直方图去冗余，并筛选过滤得到二值化的灰度直方图；通过计算得到目标压缩图像中当前帧的映射关系表，并将其与目标压缩图像中前一帧灰度级映射关系表进行迭代融合后获得到迭代后的灰度级映射表并进行灰度值重构，得到对比度增强的红外压缩图像，解决了在红外成像中的场景中红外图像自适应性差，噪声过度放大和成像不自然、连续性差等问题。续性差等问题。续性差等问题。

【技术实现步骤摘要】
场景自适应的红外图像宽动态范围压缩方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种场景自适应的红外图像宽动态范围压缩方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着红热成像技术在生活中的应用愈发普及，对于红外图像的图像质量和场景的自适应性要求也越来越高，但是由于红外探测器接收到的红外波波长较长，导致红外图像存在图像对比度低、噪声大、边缘细节不清晰等明显缺陷，并且经模数转换后其输出的原始红外图像数据通常为14bit或16bit数据，因此需要通过图像宽动态压缩技术将其转换为常规显示器可显示的8bit图像数据，以实现红外图像的增强。
[0003]现有的图像动态范围压缩技术通常采用线性映射或直方图映射的方法来实现，其中，直方图映射分为基于全局映射和基于局部映射的方法。但是，直接对高动态图像进行线性映射极易受到高温物体的干扰，而对高温区域分配过多的灰度颜色，会使得图像整体色调过暗，进一步产生场景切换时图像不连续，适应能力差的问题。而基于全局映射的方法，如：直方图均衡化、平台直方图均衡化等比较容易受到背景信息的干扰，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景自适应的红外图像宽动态范围压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取原始红外图像，并对应生成一初始直方图，筛选统计得出所述初始直方图上的统计信息，所述统计信息包括有效灰度级的总数量、最大有效灰度级及最小有效灰度级；S2，根据所述统计信息确定用于表征所述原始红外图像的高温灰度区域段与中低温灰度区域段分界点的关键灰度级，并采用一第一去冗余策略对中低温灰度区域段的所述统计信息进行过滤及采用一第二去冗余策略对高温灰度区域段的所述统计信息进行过滤，以得到一二值化的灰度直方图；S3，根据所述有效灰度级的总数量及所述二值化的灰度直方图的分布信息获取一目标压缩图像的灰度级数量和对应灰度级的映射关系表；S4，读取所述目标压缩图像中前一帧的映射关系表与当前帧的映射关系表并以预设的迭代系数进行融合，得到一迭代后的灰度级映射表，并进行灰度值重构，以得到对比度增强的红外压缩图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1进一步包括：统计所述原始红外图像中的各个灰度级并按照其出现的次数进行累加，生成所述初始直方图；利用一预设的筛选阈值对所述初始直方图中的有效灰度级进行筛选，并统计得到所述初始直方图上的统计信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述筛选阈值由所述原始红外图像的位宽值和所述初始直方图中各灰度级的数量分布确定。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中所述根据所述统计信息确定用于表征图像的高温灰度区域段与中低温灰度区域段分界点的关键灰度级的步骤进一步包括：依序对所述初始直方图中各像素点进行累计，当所述初始直方图的累计数量大于一预设的分割阈值时对应的灰度级为所述关键灰度级。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中所述采用第一去冗余策略对中低温灰度区域段的所述统计信息进行过滤的步骤进一步包括：采用自适应阈值对所述中低温灰度区域段的有效灰度级的总数量进行线性调节；所述步骤S2中所述采用一第二去冗余策略对高温灰度区域段的所述统计信息进行过滤的步骤进一步包括：采用一固定的预设去冗余值作为高温去冗余阈值对高温灰度区域段的所述统计信息进行过滤。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用自适应阈值对所述中低温灰度区域段的有效灰度级的总数量进行线性调节的计算公式为：公式一中，temp_Lthresh为所述自适应阈值，high_range为一预设的第一有效灰度级数量，low_range为一预设的第二有效灰度级数量，valid_range为所述原始红外图像的有
效灰度级的总数量，high_Lthresh为所述自适应阈值的上限值，low_Lthresh为所述自适应阈值的下限值，mid_Lthresh为所述自适应阈值的中值。7.根据权利要求5所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：周鼎，胡伟，姜利军，
申请(专利权)人：浙江大立科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：