基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法及系统.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CN113628128A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110792191.X(22)申请日2021.07.13(71)申请人武汉光智科技有限公司地址430000湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷创业街66附6号海达创新广场702(72)发明人邓俊杰孙莉唐亮(74)专利代理机构武汉红观专利代理事务所(普通合伙)42247代理人王昌亮(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06T5/40(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法及系统(57)摘要本发明公开一种基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法及系统，所述方法包括：获取红外图像各灰度级所包含的显著度值，建立各灰度级的显著度集合；使用百分位的方式计算各灰度级的显著度权重；采用自适应门限调节部分灰度级的显著度权重；基于调节后的灰度级显著度权重来实现图像增强。本发明提出了基于显著度权重的全局映射红外图像增强方法，实现对比度增强与背景区域抑制的平衡，增强后的图像可有效区分在图像中所占像素数少的目标区域，同时保留了背景区域细节特征，有效提高图像增强质量，不需要复杂运算即可快速实现图像增强。CN113628128ACN113628128A权利要求书1/2页1.一种基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：获取红外图像各灰度级所包含的显著度值，建立各灰度级的显著度集合；使用百分位的方式计算各灰度级的显著度权重；采用自适应门限调节部分灰度级的显著度权重；基于调节后的灰度级显著度权重来实现图像增强。2.根据权利要求1所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述获取红外图像各灰度级所包含的显著度值，建立各灰度级的显著度集合具体包括：根据红外图像的前景和背景建立显著度图u；根据显著度图，将属于同一灰度级的像素点的显著度值收集到一个集合中，建立各灰度级的显著度集合：E(l)＝{u(i,j)|(i,j)∈Z(l)}其中l＝0,1,…，L‑1表示灰度级，L为最大灰度级数，(i,j)为图像中像素点空间坐标，u(i,j)为显著度图u中(i,j)初的显著度值，E(l)为灰度级l的显著度值的集合，Z(l)表示灰度值为l的像素的坐标集合。3.根据权利要求2所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述使用百分位的方式计算各灰度级的显著度权重具体包括：将集合E(l)中的元素按升序排列；预设百分位数θ；令各灰度级的显著度权重为：w(l)＝(1‑Δa)u([a])+Δa·u([a]+1)其中a＝[a]+Δa，[a]和Δa分别是a的整数部分和小数部分，Ll表示集合E(l)中的元素数量，u([a])为集合E(l)中百分位数[a]处对应的显著度值。4.根据权利要求3所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述采用自适应门限调节部分灰度级的显著度权重具体包括：通过自适应门限来增加数值低于预设权值门限的灰度级的显著度权重，自适应门限调节公式为：其中w(l)为原灰度级的显著度权重，wm＝{wm(0),...,wm(k),...,wm(L)}是修改后的显著度权重，Tw是权值门限，Tw计算公式为：其中是一个正比例系数，wpeak为原显著度权重w(l)中最大的q个权值的平均值。5.根据权利要求1所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述基于调节后的灰度级显著度权重来实现图像增强具体包括：根据调节后的灰度级显著度权重统计某个灰度级的数量与对应的灰度级显著度权重值的直方图；2CN113628128A权利要求书2/2页计算相邻灰度级之间的数量差S；通过改变相邻灰度级的数量差来提高目标与背景之间的对比度；通过灰度级的全局映射来实现图像增强。6.根据权利要求5所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述通过改变相邻灰度级的数量差来提高目标与背景之间的对比度具体为：设图像中灰度级为k的数量为h(k)，将相邻灰度级之间的数量差记为S，则有：s(0)＝h(0)s(k)＝h(k)‑h(k‑1),k＝1，...，L‑1令C＝255/||wm||1，将相邻灰度级的数量差修改为s(k)＝C·w(k)，||·||1表示L1范数。7.根据权利要求6所述基于灰度级显著度权重的红外图像增强方法，其特征在于，所述通过灰度级的全局映射来实现图像增强具体为：修改相邻灰度级的数量差之后，则图像中灰度级为k的数量为：通过灰度级的全局映射得到增强后的图像：rRe(i,j)＝h(k(i,j))其中rRe(i,j)是增强后图像的在(i,j)处的像素值，k(i,j)表示增强前像素值r(i,j)在原始图像中对应