专利名称：一种机载视景增强方法及其装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及视景实时处理技术，具体涉及视景增强技术。
背景技术：
能见度低是既影响飞行安全性，又影响全世界航空运营能力的关键因素。视景增 强系统通过增强实际景象的重要部分来改善飞行员对态势和空间的感知能力，从而减少诸 如可控飞行撞地(CFIT)、失控(L0C)、跑道侵入(RI)等类型的事故。随着航空电子系统对 视频处理带宽的需求日益增大，需要进行融合计算的图像源也向多种类传感器(如雷达、红 外、机载摄像等)发展，由于成像原理不同，任何一种单一图像数据都不能全面反应目标对 象的特性，具有一定的应用范围和局限性，而视景增强技术要将多种不同特性的图像数据 结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，能更全面的反映目标特 性。传统的基于软件的视景增强算法在处理速度方面的瓶颈也逐步凸显出来，研究可以硬 件实现的视景实时处理方法与装置成为研制工程的重要组成部分。现有技术中，视景增强技术没有统一成一种算法，而是由于各种不同的目的产生 了多种算法，这些算法可以根据处理空间的不同划分为基于空间域的方法与基于转换域的 方法。公开号为CN101655974A，
公开日为 2010 年 2 月 24 日(申请号200910192415. 2) 的专利文件公开了一种改进的基于局部直方图均衡化方法的图像增强方法，该方法通过对 子块采用分频调整的直方图均衡化方法进行增强处理，提高图像的对比度，强化了图像的 细节。公开号为CN101101669A，
公开日为2008年1月9日(申请号200710058019. 1)的
专利文件公开了一种根据边缘和亮度特征进行自适应调整的图像增强方法，该方法通过对 输入的图像进行离散拉普拉斯变换，然后进行直方图分析，并根据分析结果进行分类，最后 进行直方图均勻化并送至输出设备。发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中存在以下缺陷未根据机载视频 图像的特征进行算法的选择，导致机载图像边缘提取不清晰；没有综合考虑不同图像传感 器的数据特征来进行自适应的视频叠加融合处理。因此需要一种机载视景实时增强处理方 法以及相应的装置，以达到更好的视觉效果，是本领域亟需解决的问题。
发明内容
针对现有技术的局限，如未根据机载视频图像的特征进行算法的选择与优化，没 有综合考虑不同图像传感器的数据特征来进行自适应的视频叠加融合处理，本发明的目的 在于提供一种机载视景增强方法，该方法通过自适应的视景增强实时处理算法来改善视觉 效果，提高飞行员对态势和空间的感知能力，以减少在能见度低的情况下飞行事故的发生。同时，本发明的另一目的在于提供实现方法的装置。为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案一种机载视景增强方法，该方法包括如下步骤
(a)彩色图像转换为灰度图像；
(b)根据直方图统计进行自适应阈值生成；
(c)根据直方图统计进行视频叠加融合的权值生成；
(d)将输入图像进行形态学滤波；
(e)依据阈值进行图像二值化；
(f)将输入图像进行边缘检测计算；
(g)根据步骤(c)、(e)、(f)的结果进行视频叠加融合。所述步骤(a)采用如下步骤进行转换 Grey = 0. 3R + 0. 59G + 0. IlB
其中Grey为转换后的图像灰度值，R、G、B分别为原彩色图像的红色、绿色和蓝色分量。所述步骤(b)使用自适应阈值生成算法，包括以下步骤
(1)将输入图像的灰度直方图等分为16个扇区，每个扇区包含的灰度值为16，并从0 依次增加到255 ；
(2 )进行直方图统计，得出最大值、次大值、第三大值及其对应的扇区； (3)判断最大值与次大值对应的扇区是否相邻区域，若不是，则取最大值与次大值所在 扇区的平均值的中值作为阈值；若是相邻区域，则取最大值与第三大值所在扇区的平均值 的中值作为阈值。所述步骤(C)中的权值取值如下表所示
权利要求
1.一种机载视景增强方法，其特征在于，所述增强方法包括如下步骤(a)彩色图像转换为灰度图像；(b)根据直方图统计进行自适应阈值生成；(c)根据直方图统计进行视频叠加融合的权值生成；(d)将输入图像进行形态学滤波；(e)依据阈值进行图像二值化；(f)将输入图像进行边缘检测计算；(g)根据步骤(c)、(e)、(f)的结果进行视频叠加融合。
2.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(a)采用如下 步骤进行转换Grey = 0. 3R + 0. 59G + 0. IlB其中Grey为转换后的图像灰度值，R、G、B分别为原彩色图像的红色、绿色和蓝色分量。
3.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(b)使用自适 应阈值生成算法，包括以下步骤(1)将输入图像的灰度直方图等分为16个扇区，每个扇区包含的灰度值为16，并从0 依次增加到255 ；(2 )进行直方图统计，得出最大值、次大值、第三大值及其对应的扇区； (3)判断最大值与次大值对应的扇区是否相邻区域，若不是，则取最大值与次大值所在 扇区的平均值的中值作为阈值；若是相邻区域，则取最大值与第三大值所在扇区的平均值 的中值作为阈值。
4.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(c)中的权值取值如下表所示扇区号1-2区3-4区5-6区7-8区9-10 区11-12 区13-14 区15-16 区权 值 Or〇.125〇.25〇.375〇.5〇.625〇.750.8751
5.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(d)使用形态 学算子为Image_Enhanced = Image_original + TopHat - BotHat其中Image_Enhanced为增强后图像，Image_original为原始图像，TopHat为高帽变换 结果，BotHat为低帽变换结果，定义为其中A表示图像，B表示结构元素， 表示形态学开运算，·表示形态学闭运算。
6.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(f)使用的边 缘检测计算方法为sobel算子结合非极大值抑制处理方法，所述sobel算子为
7.根据权利要求1所述的一种机载视景增强方法，其特征在于，所述步骤(g)使用的叠
8. 一种机载视景增强处理装置，其特征在于，所述增强处理装置包括阈值生成模块、形 态学计算模块、边缘检测模块、叠加融合模块，所述阈值生成模块，根据输入图像的直方图统计，实时计算出本帧图像的阈值，作为二 值化的依据；所述形态学计算模块，根据输入的像素数据进行形态学计算，利用高帽变换结合低帽 变换进行图像增强；所述边缘检测模块，根据输入的像素数据进行边缘检测计算，利用Sobel算子提取边 缘，并利用非极大值抑制处理算法使边缘更清晰；所述叠加融合模块，根据所述阈值生成模块、形态学计算模块以及边缘检测模块的结 果进行视频叠加融合，使用不同的权值计算分类不同特征的图像，最终进行视景增强输出。
全文摘要
本发明公开了一种机载视景增强方法及其装置，其中方法包括步骤对输入的数字图像进行直方图统计分析产生自适应的阈值，并根据直方图的特征划分成不同扇区产生不同的融合权值系数；按照不同图像的特点进行形态学滤波与边缘检测计算；对计算结果按照视频叠加融合算法进行视景增强处理。其装置包括阈值生成模块、形态学计算模块、边缘检测模块以及叠加融合模块。与传统的视景增强方法相比，本发明能够针对机载视景的不同特征，自适应的进行叠加融合计算，适合硬件实现，能有效的对机载视景做实时增强处理，取得更好的视觉效果。
文档编号G06T5/40GK102063704SQ20101055084
公开日2011年5月18日 申请日期2010年11月19日 优先权日2010年11月19日
发明者杨爱良, 王科, 詹于杭, 马丽 申请人:中国航空无线电电子研究所