一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种红外图像的图像压缩和细节增强方法，包括：获得原始红外图像；将原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像；对基图分图像进行动态范围压缩获得压缩基图分图像；去除细节分图像中的条纹噪声并进行细节增强处理以获得增强细节分图像；合成压缩基图分图像和增强细节分图像。本发明的实施例的图像压缩和细节增强的方法中，对全局大动态范围的场景信息进行了合理的压缩，同时对局部小动态目标的细节信息在有效抑制条纹噪声的基础上进行了增强，既压缩了红外图像的大动态范围，也保持了红外图像的细节信息，使图像整体的显示效果得到明显提高。
【专利说明】一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
【技术领域】
[0001]本发明红外图像处理领域，尤其是涉及一种红外图像的图像压缩和细节增强方法。
【背景技术】
[0002]随着非制冷红外焦平面探测器的日益成熟，热成像技术越来越广泛的应用在了军事、民用领域。红外热成像技术是一种基于辐射的图像信息探测技术，这种技术将所探测目标表面所散发出来的热辐射，以图像的形式表现出来。然而由于红外成像特性、器件水平及环境因素的影响，造成了红外图像对比度低、分辨率低、信噪比低等缺点。为了能够从红外图像中正确地识别出目标，提高红外成像质量，需要对图像进行适当的增强处理，有选择地突出图像中某些感兴趣的部分，如红外场景中的目标以及目标自身表面的细微结构等，以增强图像内容和关键细节信息的成像效果。
[0003]同时，红外图像还具有动态范围大的特点。为了能以足够高的精度来量化大动态的红外图像，成像系统一般采用14bit或者更高位数的模数转换器(A/D)对探测器的输出信号进行模数转换。而常规的显示设备都只能支持Sbit图像数据的显示，所以需要对大动态范围的红外图像进行适当的压缩。然而，如果压缩方法处理不当，极易在压缩过程中造成目标局部细节信息的丢失，导致压缩后在8bit数据中增强图像效果不理想。
[0004]另外，在红外焦平面阵列成像系统中条纹噪声是比较常见的一种图案噪声。一般在进行非均匀性校正采集校正参数时，由于入射辐射恒定，所以条纹在短期不会出现，但随着时间的推移以及外界环境噪声的影响，出现的条纹会慢慢加重。这些条纹噪声在图像增强时，会被误认为是图像中的细节信息，因而对其进行增强放大，最终导致成像质量的下降。
[0005]综上所述，对红外图像的增强处理需要兼顾动态范围、噪声抑制等多种因素。所以研究一种高动态范围红外图像的压缩和细节增强方法具有重要意义。
【发明内容】
[0006]本发明的目的之一是提供一种既压缩了红外图像的动态范围、同时也保存了红外图像的细节信息的红外图像的图像压缩和细节增强方法。
[0007]本发明公开的技术方案包括:
提供了一种红外图像的图像压缩和细节增强方法，其特征在于，包括:获得原始红外图像；将所述原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像；对所述基图分图像进行动态范围压缩以压缩所述基图分图像的动态范围，获得压缩基图分图像；去除所述细节分图像中的条纹噪声，获得去噪细节分图像；对所述去噪细节分图像进行细节增强处理以增强所述去噪细节分图像中的细节信息，获得增强细节分图像；将所述压缩基图分图像与所述增强细节分图像合成，获得合成图像。
[0008]本发明一个实施例中，所述将所述原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像的步骤包括:用双边滤波器对所述原始红外图像进行低通滤波，获得所述基图分图像；将所述原始红外图像减去所述基图分图像，获得所述细节分图像。
[0009]本发明一个实施例中，所述对所述基图分图像进行动态范围压缩的步骤包括:对所述基图分图像进行灰度线性变换。
[0010]本发明一个实施例中，所述去除所述细节分图像中的条纹噪声的步骤包括:使用基于场景的局部恒定统计算法去除所述细节分图像中的条纹噪声。
[0011]本发明一个实施例中，所述对所述去噪细节分图像进行细节增强处理的步骤包括:对所述去噪细节分图像进行S曲线变换。
[0012]本发明一个实施例中，所述将所述压缩基图分图像与所述增强细节分图像合成的步骤包括:将所述压缩基图分图像和所述增强细节分图像进行加权合成。
[0013]本发明的实施例的图像压缩和细节增强的方法中，对全局大动态范围的场景信息进行了合理的压缩，同时对局部小动态目标的细节信息在有效抑制条纹噪声的基础上进行了增强，既压缩了红外图像的大动态范围，也保持了红外图像的细节信息，使图像整体的显示效果得到明显提高。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1是本发明一个实施例的红外图像的图像压缩和细节增强方法的流程示意图。
[0015]图2是本发明一个实施例的去噪细节分图像的灰度统计直方图。
[0016]图3是本发明一个实施例的S变换曲线。
[0017]图4是本发明一个实施例的原始红外图像。
[0018]图5是图4中的原始红外图像的压缩基图分图像。
[0019]图6是图4中的原始红外图像的增强细节分图像。
[0020]图7是图5和图6中的分图像合成的图像。
[0021]图8是用现有技术的图像增强方法获得的红外图像。
【具体实施方式】
[0022]下面将结合附图详细说明本发明的实施例的红外图像的图像压缩和细节增强方法的具体步骤。
[0023]参考图1，本发明的实施例中，首先获得原始红外图像。该原始红外图像可以是通过红外成像系统实时获得红外图像，也可以是从存储器中读出的先前获得的红外图像。原始红外图像的大小没有限制，可以是任何尺寸的红外图像。例如，本发明的一个实施例中，以一幅320240的14位(bit)高动态范围原始红外图像(如图4所示)为例进行说明。但是，本发明不限制在这个尺寸的红外图像上，而是可以是用于任何尺寸的红外图像。
[0024]获得了原始红外图像之后，可以将该原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像。
[0025]参照图4，该原始红外图像的灰度范围在1408?13504之间，约有12100个灰度级，并且包含丰富的细节信息，但细节部分对比度低。若直接对整幅图像进行压缩增强，细节灰度会被归并到相近的灰度等级，造成图像中细节信息的丢失。所以，本发明的实施例中，首先将该原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像。[0026]本发明的一个实施例中，可以使用双边滤波器对原始红外图像进行低通滤波，SP用双边滤波器遍历原始红外图像的各个像素点进行低通滤波，从而分解出基图分图像。
[0027]本发明的一个实施例中，采用的双边滤波器可以定义为:
【权利要求】
1.一种红外图像的图像压缩和细节增强方法，其特征在于，包括: 获得原始红外图像； 将所述原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像； 对所述基图分图像进行动态范围压缩以压缩所述基图分图像的动态范围，获得压缩基图分图像； 去除所述细节分图像中的条纹噪声，获得去噪细节分图像； 对所述去噪细节分图像进行细节增强处理以增强所述去噪细节分图像中的细节信息，获得增强细节分图像； 将所述压缩基图分图像与所述增强细节分图像合成，获得合成图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始红外图像分解成基图分图像和细节分图像的步骤包括: 用双边滤波器对所述原始红外图像进行低通滤波，获得所述基图分图像； 将所述原始红外图像减去所述基图分图像，获得所述细节分图像。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基图分图像进行动态范围压缩的步骤包括:对所述基图分图像进行灰度线性变换。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除所述细节分图像中的条纹噪声的步骤包括:使用基于场景的局部恒定统计算法去除所述细节分图像中的条纹噪声。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述去噪细节分图像进行细节增强处理的步骤包括:对所述去噪细节分图像进行S曲线变换。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述压缩基图分图像与所述增强细节分图像合成的步骤包括:将所述压缩基图分图像和所述增强细节分图像进行加权合成。
【文档编号】G06T5/00GK103530896SQ201310439704
【公开日】2014年1月22日 申请日期:2013年9月25日 优先权日:2013年9月25日
【发明者】吕坚, 刘婷婷, 丁维一, 孟祥笙, 周云 申请人:电子科技大学