[发明专利]一种红外图像细节增强和动态范围压缩方法

摘要

本发明涉及一种红外图像细节增强和动态范围压缩处理方法，包括以下步骤：一、原始高动态范围红外图像经过高斯约束滤波器分解成为基图和细节图；二、将基图和细节图进行动态饱和提取和非线性动态范围压缩；三、将基图和细节图合成输出。该方法可用于各种红外焦平面探测器成像系统，易于硬件实现，可广泛应用于红外告警系统、红外夜视系统、空间红外成像研究、工业及民用红外成像系统等领域，提供快速有效的红外图像细节增强技术手段。

主权项

1.一种红外图像细节增强和动态范围压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：一、原始高动态范围红外图像经过高斯约束滤波器分解成为基图和细节图；本发明所述高斯约束滤波器定义为s(i-m，j-n)＝g(m，n)·r(i-m，j-n)(1)g(m，n)是空间高斯低通滤波器，r(i-m，j-n)是根据以原始红外图像点(i，j)为中心w×w窗口内像素的灰度分布生成的约束滤波器，定义分别如下g(m,n)=e-m2+n22σ2---(2)]]>r(i-m,j-n)=T[f(i-m,j-n)-f(i,j)]2+T---(3)]]>其中σ表示方差，w为奇数，代表滤波窗口的尺寸，对于一帧图像T为常数，取T＝2×[max(f(i，j))-min(f(i，j))](4)max()、min()函数的作用是求取原始输入红外图像的最大、最小值；设f(i，j)表示原始输入图像，本发明所述基图的获取过程如下fbase(i,j)=Σm=-w-12w-12Σn=-w-12w-12s(i-m,j-n)·f(i-m,j-n)Σm=-w-12w-12Σn=-w-12w-12s(i-m,j-n)---(5)]]>本发明所述细节图的获取过程为：f^detail(i，j)＝f(i，j)-f^base(i，j)(6)二、将基图和细节图进行动态饱和提取和非线性动态范围压缩，具体方法为：函数P{g(i，j)}完成高动态范围图像g(i，j)的非线性压缩处理，其中g(i，j)分别取值f^base(i，j)和f^detail(i，j)，从而分别完成对基图和细节图的动态饱和提取和非线性动态范围压缩：P{g(i,j)}=P{gη(i,j)|gη(i,j)=T[g(i,j)]}=D·{gη(i,j)-min[gη(i,j)]max[gη(i,j)]-min[gη(i,j)]}γ---(7)]]>其中，D为输出图像的灰度级；g^η(i，j)＝T[g(i，j)]表示对g(i，j)进行动态饱和提取，也就是使g(i，j)在灰度高端、低端区域有一定比例的像素饱和，其中η＝[η_L，η_H]，η_L、η_H分别代表灰度低端和高端区域允许饱和的比例；三、将基图和细节图合成输出：f_out(i，j)＝(1-α)·P{f^base(i，j)}+α·P{f^detail(i，j)}(8)其中f_out(i，j)代表输出图像，函数P{}表示高动态图像非线性映射到0～255灰度级，α为基图与细节图像合成过程中细节图像占的权重。