自适应调整红外遥感图像对比度的方法
【专利摘要】本发明提供了一种自适应调整红外遥感图像对比度的方法。该方法根据每个像素周围领域的统计分布信息，计算得到图像的局部频率分量，并有选择地提升了高频分量，并没有进行频率分量的外推，因此可以较好地增强图像的对比度。
【专利说明】自适应调整红外遥感图像对比度的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及遥感图像处理【技术领域】，尤其涉及一种自适应调整红外遥感图像对比度的方法。
【背景技术】
[0002]红外遥感图像是位于可见光和微波之间遥感图像，它是对物体或地表的热辐射程度的反映。不同于一般的可见光图像，红外遥感图像常常表现为分辨率低、对比度差、视觉效果模糊和信噪比低等缺陷。因此需要通过提高红外遥感图像对比度来增强视觉效果，以利于后续的图像解译和应用，这已成为红外遥感图像处理的一个重要内容。红外遥感图像对比度增强不是以图像保真度为原则，而是通过处理，突出有用的信息，抑制无用信息，以提高图像的使用价值。
[0003]图像对比度增强处理技术一直是图像处理领域非常重要的基本处理技术，它利用各种数学方法和变换手段提高图像中的对比度和清晰度，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图片处理成清楚、明晰的含有大量有用信息的可使用图像，从而突出人或其它接收系统所感兴趣的部分。
[0004]目前图像对比度增强处理方法大致可分为空域法和变换域法。空域法中典型的有直方图均衡化、直方图变换、平滑滤波等等，直方图均衡化可以使得图像的亮度和对比度得到明显改善，但它建立在合并相似像素灰度的基础之上，模糊了图像的细节。变换域法是对原始图像进行某种变换，如傅里叶变换等，在变换域进行处理以实现图像增强，变换域中有低通滤波、高通滤波等。高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强，但是低频分量的增强要弱一些，这样会使得图像边缘更加清晰。H.Greenspan等(Greenspan
H.Anderson C H, Akber S., Image enhancement by nonlinear extrapolation infrequency space.1EEE Transaction on Image Processing, 2000 (9): 1035-1048.)提出了频域空间非线性外推图像增强算法，这种算法基于多分辨率图像中边缘形状不变的特性，通过非线性滤波外推出新的高频分量，
[0005]可见，现有技术调整红外遥感图像对比度的方法大都提升了图像中原有高频分量的幅度，并没有产生新的高频成分，因此图像对比度增强的效果有限。而频域空间非线性外推图像增强算法实际由外推频率分量产生的增强效果也并不明显。
【发明内容】
[0006](一 )要解决的技术问题
[0007]鉴于上述技术问题，本发明提供了一种自适应调整红外遥感图像对比度的方法。
[0008]( 二 )技术方案
[0009]根据本发明的一个方面，提供了一种自适应调整红外遥感图像对比度的方法。该方法包括:
[0010]步骤A，计算原始红外遥感图像I的一次积分图像ΙΣ和二次积分图像/:其中:
【权利要求】
1.一种自适应调整红外遥感图像对比度的方法，其特征在于，包括:步骤A，计算原始红外遥感图像I的一次积分图像I Σ和二次积分图 其中: 一次积分图像ΙΣ* (X，y)处像素的灰度值为
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤C中: 所述r的取值范围介于2.0-3.0之间； 如自适应调节对比度后的红外遥感图像的显示设备为8位的显示设备，所述K = 255 ；如为16位显示设备，所述K = 65535。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B中，所述矩形邻域窗口为正方形窗口，该正方形窗口的边长为N个像素，其中N为介于5-25的奇数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述N= 7、9或11。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B中，所述矩形邻域窗口为窗口宽度为J、高度为K的矩形窗口，其中，J古K，且J、K为介于5-25的奇数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述J= 9，K = 5。
【文档编号】G06T5/00GK103440634SQ201310412505
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年9月11日 优先权日:2013年9月11日
【发明者】尤红建, 付琨 申请人:中国科学院电子学研究所