一种基于直方图的红外图像增强方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109671035A(43)申请公布日2019.04.23(21)申请号201811603310.7G06T7/40(2017.01)(22)申请日2018.12.26(71)申请人哈工大机器人（山东）智能装备研究院地址250200山东省济南市章丘区明水世纪西路南首路西明水经济技术开发区办公楼6层(72)发明人吕慧彭川川褚博权五云刘宝龙潘丽桦(74)专利代理机构北京格允知识产权代理有限公司11609代理人张沫李亚东(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/40(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称一种基于直方图的红外图像增强方法(57)摘要本发明涉及一种基于直方图的红外图像增强方法，将14位红外图像数据经过盲元补偿和非均匀性校正后，统计红外图像的直方图信息，得到统计直方图序列；确定有效灰度级直方图序列后，选取所有有效灰度级直方图序列的局部极大值，进行去重步骤，将剩余的局部极大值排序，确定阈值；遍历统计直方图序列，确定序列最大值的灰度值；左右遍历，比较各个灰度值对应统计直方图的值与阈值的关系，确定步长；采用以步长t递增的方式做灰度变换。本发明舍弃比背景温度低的部分目标信息，压缩背景部分在8位灰度级中占用的比例，使最终图像的背景偏黑，目标突出。CN109671035ACN109671035A权利要求书1/2页1.一种基于直方图的红外图像增强方法，其特征在于：将14位红外图像数据经过盲元补偿和非均匀性校正后，进行如下步骤：(1)统计所述红外图像的直方图信息，遍历所述红外图像，统计灰度值k在所述红外图像中出现的次数，得到统计直方图序列P(k),其中k＝0,1,…,M，M为红外图像的总灰度级；(2)提取所述统计直方图序列P(k)中的非0项，得到有效灰度级直方图序列N(s),其中s＝0,1,…,L，L为所述统计直方图序列P(k)中的非0项的个数；(3)选取所述有效灰度级直方图序列N(s)中的所有局部极大值；其中局部最大值选取标准为三邻域中的最大值；(4)在所述有效灰度级直方图序列N(s)的值相同的情况下，去掉重复出现的所述局部极大值，则只保留第一个；(5)将剩余的局部极大值按照升序排列组成新的序列，并取新的序列的中间元素对应的值为阈值T；(6)遍历所述统计直方图序列P(k)，得到当所述统计直方图序列P(k)＝max{P(k)}时的灰度值k，记为灰度值b；(7)根据所述灰度值b，进行左右遍历，比较各个灰度值对应统计直方图的值与阈值的关系，确定步长；(8)进行灰度变换。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(7)根据所述灰度值b，进行左右遍历，比较各个灰度值对应统计直方图的值与阈值的关系，其步骤包括：1)从灰度值b往左遍历所述统计直方图序列P(k)，当所述统计直方图序列P(k)小于所述阈值T时，即P(k)＜T时，停止遍历，记下此时的灰度值k，记为灰度值b1；2)从灰度值b往右遍历所述统计直方图序列P(k)，当所述统计直方图序列P(k)小于所述阈值T时，即P(k)＜T时，停止遍历，记下此时的灰度值k，记为灰度值b2；3)统计所述统计直方图序列P(k)中的灰度值k从0到灰度值b1时，其中的非0元素的个数，记为a1；统计所述统计直方图序列P(k)中的灰度值k从灰度值b1+1到灰度值b2-1时，其中的非0元素的个数，记为a2；统计所述统计直方图序列P(k)中的灰度值k从灰度值b2到所述统计直方图序列P(k)中的非0项的个数L，且所述统计直方图序列P(k)小于所述阈值T时，其中的非0元素的个数，记为a3；统计所述统计直方图序列P(k)中的灰度值k从灰度值b2到所述统计直方图序列P(k)中的非0项的个数L，且所述统计直方图序列P(k)不小于所述阈值T时，其中的非0元素的个数，记为a4。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：当14位红外图像的灰度值k不小于所述灰度值b1时，采用以步长t递增的方式做灰度变换，所述步长t取值如下：若b1＜k＜b2，则若k≥b2，且P(k)＞T，则2CN109671035A权利要求书2/2页若k≥b2，且P(k)≤T，则4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤(10)进行灰度变化，即将所述14位红外图像数据压缩为8位红外图像数据，公式如下：其中，G(k)为映射后的8位的灰度值；k为14位红外图像的灰度值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：当所述灰度值G(k)为小数时，则向下取整。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤3)所述非0元素是指所述统计直方图序列P(k)的值大于0的元素。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(5)中，若所述新的序列个数为偶数,则取左