一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開了一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，包括：獲得原始紅外圖像；將原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像；對基圖分圖像進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮獲得壓縮基圖分圖像；去除細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲并進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理以獲得增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像；合成壓縮基圖分圖像和增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像。本發(fā)明的實施例的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)的方法中，對全局大動態(tài)范圍的場景信息進(jìn)行了合理的壓縮，同時對局部小動態(tài)目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息在有效抑制條紋噪聲的基礎(chǔ)上進(jìn)行了增強(qiáng)，既壓縮了紅外圖像的大動態(tài)范圍，也保持了紅外圖像的細(xì)節(jié)信息，使圖像整體的顯示效果得到明顯提高。
【專利說明】一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明紅外圖像處理領(lǐng)域，尤其是涉及一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著非制冷紅外焦平面探測器的日益成熟，熱成像技術(shù)越來越廣泛的應(yīng)用在了軍事、民用領(lǐng)域。紅外熱成像技術(shù)是一種基于輻射的圖像信息探測技術(shù)，這種技術(shù)將所探測目標(biāo)表面所散發(fā)出來的熱輻射，以圖像的形式表現(xiàn)出來。然而由于紅外成像特性、器件水平及環(huán)境因素的影響，造成了紅外圖像對比度低、分辨率低、信噪比低等缺點。為了能夠從紅外圖像中正確地識別出目標(biāo)，提高紅外成像質(zhì)量，需要對圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)處理，有選擇地突出圖像中某些感興趣的部分，如紅外場景中的目標(biāo)以及目標(biāo)自身表面的細(xì)微結(jié)構(gòu)等，以增強(qiáng)圖像內(nèi)容和關(guān)鍵細(xì)節(jié)信息的成像效果。
[0003]同時，紅外圖像還具有動態(tài)范圍大的特點。為了能以足夠高的精度來量化大動態(tài)的紅外圖像，成像系統(tǒng)一般采用14bit或者更高位數(shù)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(A/D)對探測器的輸出信號進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換。而常規(guī)的顯示設(shè)備都只能支持Sbit圖像數(shù)據(jù)的顯示，所以需要對大動態(tài)范圍的紅外圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)膲嚎s。然而，如果壓縮方法處理不當(dāng)，極易在壓縮過程中造成目標(biāo)局部細(xì)節(jié)信息的丟失，導(dǎo)致壓縮后在8bit數(shù)據(jù)中增強(qiáng)圖像效果不理想。
[0004]另外，在紅外焦平面陣列成像系統(tǒng)中條紋噪聲是比較常見的一種圖案噪聲。一般在進(jìn)行非均勻性校正采集校正參數(shù)時，由于入射輻射恒定，所以條紋在短期不會出現(xiàn)，但隨著時間的推移以及外界環(huán)境噪聲的影響，出現(xiàn)的條紋會慢慢加重。這些條紋噪聲在圖像增強(qiáng)時，會被誤認(rèn)為是圖像中的細(xì)節(jié)信息，因而對其進(jìn)行增強(qiáng)放大，最終導(dǎo)致成像質(zhì)量的下降。
[0005]綜上所述，對紅外圖像的增強(qiáng)處理需要兼顧動態(tài)范圍、噪聲抑制等多種因素。所以研究一種高動態(tài)范圍紅外圖像的壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法具有重要意義。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的之一是提供一種既壓縮了紅外圖像的動態(tài)范圍、同時也保存了紅外圖像的細(xì)節(jié)信息的紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法。
[0007]本發(fā)明公開的技術(shù)方案包括:
提供了一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于，包括:獲得原始紅外圖像；將所述原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像；對所述基圖分圖像進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮以壓縮所述基圖分圖像的動態(tài)范圍，獲得壓縮基圖分圖像；去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲，獲得去噪細(xì)節(jié)分圖像；對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理以增強(qiáng)所述去噪細(xì)節(jié)分圖像中的細(xì)節(jié)信息，獲得增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像；將所述壓縮基圖分圖像與所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像合成，獲得合成圖像。
[0008]本發(fā)明一個實施例中，所述將所述原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像的步驟包括:用雙邊濾波器對所述原始紅外圖像進(jìn)行低通濾波，獲得所述基圖分圖像；將所述原始紅外圖像減去所述基圖分圖像，獲得所述細(xì)節(jié)分圖像。
[0009]本發(fā)明一個實施例中，所述對所述基圖分圖像進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮的步驟包括:對所述基圖分圖像進(jìn)行灰度線性變換。
[0010]本發(fā)明一個實施例中，所述去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲的步驟包括:使用基于場景的局部恒定統(tǒng)計算法去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲。
[0011]本發(fā)明一個實施例中，所述對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理的步驟包括:對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行S曲線變換。
[0012]本發(fā)明一個實施例中，所述將所述壓縮基圖分圖像與所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像合成的步驟包括:將所述壓縮基圖分圖像和所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行加權(quán)合成。
[0013]本發(fā)明的實施例的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)的方法中，對全局大動態(tài)范圍的場景信息進(jìn)行了合理的壓縮，同時對局部小動態(tài)目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息在有效抑制條紋噪聲的基礎(chǔ)上進(jìn)行了增強(qiáng)，既壓縮了紅外圖像的大動態(tài)范圍，也保持了紅外圖像的細(xì)節(jié)信息，使圖像整體的顯示效果得到明顯提高。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1是本發(fā)明一個實施例的紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法的流程示意圖。
[0015]圖2是本發(fā)明一個實施例的去噪細(xì)節(jié)分圖像的灰度統(tǒng)計直方圖。
[0016]圖3是本發(fā)明一個實施例的S變換曲線。
[0017]圖4是本發(fā)明一個實施例的原始紅外圖像。
[0018]圖5是圖4中的原始紅外圖像的壓縮基圖分圖像。
[0019]圖6是圖4中的原始紅外圖像的增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像。
[0020]圖7是圖5和圖6中的分圖像合成的圖像。
[0021]圖8是用現(xiàn)有技術(shù)的圖像增強(qiáng)方法獲得的紅外圖像。
【具體實施方式】
[0022]下面將結(jié)合附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的實施例的紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法的具體步驟。
[0023]參考圖1，本發(fā)明的實施例中，首先獲得原始紅外圖像。該原始紅外圖像可以是通過紅外成像系統(tǒng)實時獲得紅外圖像，也可以是從存儲器中讀出的先前獲得的紅外圖像。原始紅外圖像的大小沒有限制，可以是任何尺寸的紅外圖像。例如，本發(fā)明的一個實施例中，以一幅320240的14位(bit)高動態(tài)范圍原始紅外圖像(如圖4所示)為例進(jìn)行說明。但是，本發(fā)明不限制在這個尺寸的紅外圖像上，而是可以是用于任何尺寸的紅外圖像。
[0024]獲得了原始紅外圖像之后，可以將該原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像。
[0025]參照圖4，該原始紅外圖像的灰度范圍在1408?13504之間，約有12100個灰度級，并且包含豐富的細(xì)節(jié)信息，但細(xì)節(jié)部分對比度低。若直接對整幅圖像進(jìn)行壓縮增強(qiáng)，細(xì)節(jié)灰度會被歸并到相近的灰度等級，造成圖像中細(xì)節(jié)信息的丟失。所以，本發(fā)明的實施例中，首先將該原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像。[0026]本發(fā)明的一個實施例中，可以使用雙邊濾波器對原始紅外圖像進(jìn)行低通濾波，SP用雙邊濾波器遍歷原始紅外圖像的各個像素點進(jìn)行低通濾波，從而分解出基圖分圖像。
[0027]本發(fā)明的一個實施例中，采用的雙邊濾波器可以定義為:
【權(quán)利要求】
1.一種紅外圖像的圖像壓縮和細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法，其特征在于，包括: 獲得原始紅外圖像； 將所述原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像； 對所述基圖分圖像進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮以壓縮所述基圖分圖像的動態(tài)范圍，獲得壓縮基圖分圖像； 去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲，獲得去噪細(xì)節(jié)分圖像； 對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理以增強(qiáng)所述去噪細(xì)節(jié)分圖像中的細(xì)節(jié)信息，獲得增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像； 將所述壓縮基圖分圖像與所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像合成，獲得合成圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述原始紅外圖像分解成基圖分圖像和細(xì)節(jié)分圖像的步驟包括: 用雙邊濾波器對所述原始紅外圖像進(jìn)行低通濾波，獲得所述基圖分圖像； 將所述原始紅外圖像減去所述基圖分圖像，獲得所述細(xì)節(jié)分圖像。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述基圖分圖像進(jìn)行動態(tài)范圍壓縮的步驟包括:對所述基圖分圖像進(jìn)行灰度線性變換。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲的步驟包括:使用基于場景的局部恒定統(tǒng)計算法去除所述細(xì)節(jié)分圖像中的條紋噪聲。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理的步驟包括:對所述去噪細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行S曲線變換。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述壓縮基圖分圖像與所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像合成的步驟包括:將所述壓縮基圖分圖像和所述增強(qiáng)細(xì)節(jié)分圖像進(jìn)行加權(quán)合成。
【文檔編號】G06T5/00GK103530896SQ201310439704
【公開日】2014年1月22日 申請日期:2013年9月25日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月25日
【發(fā)明者】呂堅, 劉婷婷, 丁維一, 孟祥笙, 周云 申請人:電子科技大學(xué)