一种红外图像宽动态压缩方法与流程

文档序号:15936046发布日期:2018-11-14 02:24阅读:631来源:国知局

本发明属于红外图像处理技术领域,尤其涉及到一种红外图像宽动态压缩方法。



背景技术:

现有的红外图像动态范围映射方法在将16bit的原始数据转化为8bit的数据进行数字显示时,数据动态范围被直接线性压缩,当场景中动态范围不连续时,必然浪费显示的动态范围。由于天空区域和地面区域温差较大,成像的灰度级动态范围间隔也较大。其中,地面物体的灰度范围通常集中在高温区域,天空区域的灰度范围通常集中在低温区域,采用传统线性映射的方法对16bit的整个灰度范围进行压缩时,就会降低地面物体的灰度对比度,丢失细节信息。为此需要对不同温度段之间的空白灰度压缩,然后再进行灰度的线性映射,充分利用所有的动态范围显示场景信息。

因而,本发明提出一种红外图像宽动态压缩方法,通过压缩直方图进行线性映射,可以解决了现有技术的缺点,避免天空区域与地面物体的温差过大时对动态范围映射效果的影响,使地面物体区域始终保持更强对比度和更多细节。



技术实现要素:

本发明目的是为了克服现有技术中的不足,故提出了提供一种红外图像宽动态压缩方法,以解决目前所面临的技术缺点。

为了解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现:

一种红外图像宽动态压缩方法,其具体方法步骤如下:

a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0,65536]之间的图像数据;

b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图;

c.分析统计直方图,确定直方图动态范围、最值;确定源图像最小灰度级norimax和最大灰度级norimin,计算高低温对应的灰度级、各抛弃比例为fsigma的像素数后的最大截断灰度级ndiscardmax和最小截断灰度级ndiscardmin;

d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值;

e.利用灰度调整后的ndiscardmax、ndiscardmin和ngraydiscrange计算线性映射的对比度参数fcontrast和亮度偏移参数nbright;

f.利用对比度参数fcontrast和亮度偏移参数nbright,将调整后图像的16bit数据进行线性映射,变为8bit数据,同时进行饱和截断处理,使8bit数据处于[0,255]范围内。

优选地,所述用计数数组方式进行灰度调整的具体方法如下:

c.设定计数数组与直方图数据等大,初始化值为0;

d.遍历直方图,修改计数数组对应索引位置和后续数据;

c.根据计数数组,调整原始图像的数据和动态范围数据;

d.调整原始图像数据灰度值。

优选地,所述遍历直方图的具体方法是:当像素个数小于阈值ndensitythresh时,计数数组对应索引位置的值加1,并且将后续值全部赋值为1;当遇到新的小于阈值的概率密度值时,计数数组对应索引位置再增加1,并且后续数据全部赋值为2;以此类推。

优选地,所述调整原始图像数据灰度值的具体方法是:以原始图像数据为索引,灰度减少值等于计数数组值;最大截断灰度级ndiscardmax和动态范围ngraydiscrange都减去计数数组中的最大值。

本发明的优点和有益效果是:

1.本发明方法将16bit数据压缩为8bit数据时,充分利用有限的灰度动态范围,较好地保持了地面物体的对比度和细节的清晰度。

2.该图像数据动态范围压缩方法,充分利用了可现实的灰度范围,保持了更强的对比度和更多的细节,适用于红外热成像系统的动态范围调整。

附图说明

图1是本发明方法的原理示意图;

具体实施方式

以下结合本发明结构附图和实施例对本发明产品作进一步描述,实施例的描述仅为便于理解和应用本发明,而非对本发明保护的限制。

方法概述:一种红外图像数据动态范围压缩方法,是根据对原始16bit的直方图分析,确定合适的数据起止范围和压缩范围,对压缩范围内的数据比较,确定不同灰度级压缩的深度并记录,然后对原图像灰度级以及统计直方图得到起止范围进行调整,再计算映射系数和偏移量,最后进行线性映射,并将范围以外的灰度级进行截断处理来实现的。

实施例1

如附图1所示,一种红外图像宽动态压缩方法,其具体方法步骤如下:

a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0,65536]之间的图像数据;

b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图;

c.分析统计直方图,确定直方图动态范围、最值;确定源图像最小灰度级norimax和最大灰度级norimin,计算高低温对应的灰度级、各抛弃比例为fsigma的像素数后的最大截断灰度级ndiscardmax和最小截断灰度级ndiscardmin;

d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值;

e.利用灰度调整后的ndiscardmax、ndiscardmin和ngraydiscrange计算线性映射的对比度参数fcontrast和亮度偏移参数nbright;

f.利用对比度参数fcontrast和亮度偏移参数nbright,将调整后图像的16bit数据进行线性映射,变为8bit数据,同时进行饱和截断处理,使8bit数据处于[0,255]范围内。

优选地,所述用计数数组方式进行灰度调整的具体方法如下:

a.设定计数数组与直方图数据等大,初始化值为0;

b.遍历直方图,修改计数数组对应索引位置和后续数据;

c.根据计数数组,调整原始图像的数据和动态范围数据;

d.调整原始图像数据灰度值。

所述遍历直方图的具体方法是:当像素个数小于阈值ndensitythresh时,计数数组对应索引位置的值加1,并且将后续值全部赋值为1;当遇到新的小于阈值的概率密度值时,计数数组对应索引位置再增加1,并且后续数据全部赋值为2;以此类推。所述调整原始图像数据灰度值的具体方法是:以原始图像数据为索引,灰度减少值等于计数数组值;最大截断灰度级ndiscardmax和动态范围ngraydiscrange都减去计数数组中的最大值。

以上所述仅是本发明的优选应用实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。



技术特征:

技术总结
本发明属于红外图像处理技术领域,公开了一种红外图像宽动态压缩方法,其特征在于,其具体方法步骤如下:a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0,65536]之间的图像数据;b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图;c.分析统计直方图,确定直方图动态范围、最值;d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值;e.利用灰度调整后的nDiscardMax、nDiscardMin和nGrayDiscRange计算线性映射的对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright;f.利用对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright,将调整后图像的16bit数据进行线性映射,变为8bit数据,同时进行饱和截断处理,使8bit数据处于[0,255]范围内。发明方法将16bit数据压缩为8bit数据时,充分利用有限的灰度动态范围,较好地保持了地面物体的对比度和细节的清晰度。

技术研发人员:孙国强
受保护的技术使用者:武汉多谱多勒科技有限公司
技术研发日:2017.04.28
技术公布日:2018.11.13
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