[发明专利]基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法

权利要求书

1.一种基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)细节图像获取：对待处理的图像采用双边滤波器进行滤波，获取细节图像，并对得到的细节图像进行离散量化；

采用双边滤波器对图像进行滤波，获取细节图像的具体方法是：将原图减去通过双边滤波器高通滤波后的图像，得到的结果为细节图像，公式如下：

I_Detail＝I_in-I_BLF，其中：

I_Detail为细节图像，I_in为输入图像，I_BLF为经过双边滤波器滤波后的图像；

对得到的细节图像进行离散量化的方法是：设I_D为一个离散点的图像细节信息，I_{D_D}为该离散点量化后的值，A、B为量化的两个阈值，采用以下分段函数：

将每个离散点的图像细节量化为0、1、3三种值之一，方便之后进行细节程度的统计；

(2)基于细节的图像快速分割：

(21)预设图像的最小颗粒度及基本分割度参数，根据预设的基本分割度对图像进行分割，并统计各个分割区域的所有离散量化值，得到该区域的细节程度，具体计算公式为：

其中：

Area(i)为第i个分割区域；

S_Area(i)为该区域对应的面积；

D_Score(i)为该区域的细节程度；

(22)分割迭代：根据每个分割区域的细节程度，判断是否需要对该区域进一步分割；若该区域的细节程度低于细节下限，或者细节程度高于细节上限，或者该区域分割已经达到了最小颗粒度，则停止对该区域进一步分割，否则对该区域进一步进行2*2的区域分割，并根据进一步分割后形成的每个子区域的细节程度进行分割迭代；

(23)区域合并：根据步骤(22)分割后的每个区域与其四邻区域的细节程度的相似度进行区域合并，即将细节程度相似的相邻区域进行合并，并认为合并后的区域中场景相近；

(3)场景判断以及基于场景的映射计算：

(31)场景判断：对步骤(23)中合并后的各个区域的细节程度进行场景判断，对细节程度低于细节下限的区域判断为背景，细节程度高于细节上限的区域判断为目标，而分割至最小颗粒度的区域判断为背景与目标的交界处；

(32)基于场景的映射计算：对于背景，采用基于全局灰度范围的线性映射；对于目标，采用局部直方图均衡映射得到相应的映射曲线；对于交界处，则根据其3*3邻域内的主要场景内容进行分类，即若其邻域中判断为背景的区域面积大于目标的区域面积，则将其判断为背景，采用基于全局灰度范围的线性映射；否则判断为目标，采用局部直方图均衡映射得到相应的映射曲线；

(4)局部直方图插值拼接：按照步骤(3)的方法遍历图像，最后将映射曲线集进行插值拼接，得到视觉增强后的图像信息。

2.根据权利要求1所述的基于细节的局部选择性映射的红外图像增强方法，其特征在于，步骤(23)中，合并后的区域的细节程度由参与该区域的分割区域的细节程度按面积比例加权求和得到。