CN104537632A - 基于边缘提取的红外图像直方图增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，包括以下步骤：提取原始红外图像的边缘区域，以得到边缘区域图像；统计边缘区域图像中不为零的灰度值，以得到边缘区域的直方图及其累计直方图；根据所述边缘区域图像的直方图与累计直方图对所述未处理的红外图像进行增强。本发明的增强方法增强对比度高，图像清晰，视觉效果好。

Description

基于边缘提取的红外图像直方图增强方法

技术领域

本发明涉及一种红外图像增强算法，具体地说，本发明涉及一种基于边缘提取的红外直方图增强算法的方法。

背景技术

红外成像***抗干扰能力强，隐蔽性能好，大气穿透能力强，能够适应多种特殊场合。但是由于红外探测器自身特性，如灵敏度高、动态范围大等特性，以及复杂工作环境中的各种噪声干扰，导致红外图像呈现出高背景，低反差的特点。具体表现为成像场景在整个红外成像***的动态范围中只占了很小一部分，图像对比度差，模糊不清。因此需要对原始红外图像进行图像增强，从而提高红外图像的对比度，改善图像的视觉效果。

目前，主流的红外图像增强方法有直方图增强以及灰度拉伸增强方法。但是这两类增强算法都是根据整幅图像上的灰度统计信息进行图像增强处理，而忽略了图像本身在空间域上的特性。但是，对于红外图像本身，具有相近灰度的背景又在其中占据了很大的一部分比例，而细节信息以及弱小目标在只占了很小一部分比例，很容易造成在图像增强的过程中，图像细节淹没在背景中，使得对小目标的识别难度变大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种红外图像的增强方法，方法通过边缘检测算子提取出的图像边缘区域，并根据这些边缘区域的直方图对红外图像进行图像增强。经本发明处理后的图像对比度高，细节清晰，质量好。

本发明的技术方案如下：

一种基于边缘提取的红外图像直方图增强方法。包括以下步骤：(1)提取原始红外图像F的边缘区域，以得到边缘区域图像F_edge；(2)统计边缘区域图像F_edge中不为零的灰度值，以得到所述边缘区域图像的直方图p及其累计直方图c；

(3)用所述边缘区域图像的直方图p与累计直方图c对所述原始红外图像F进行增强，得到增强后的红外图像F'。

所述步骤(1)，提取未处理的原始红外图像F的边缘区域，以得到边缘区域图像F_edge，具体包括以下子步骤：通过边缘检测算子检测所述红外图像F的边缘，然后根据边缘像素的灰度值设为1、非边缘像素的灰度值设为0的原则生成二值图像T_edge；遍历所述二值图像T_edge上的所有像素，对于每一个坐标上的像素，如果该坐标上的像素或者其邻域内的像素存在灰度值为1的像素，则所述边缘区域图像F_edge上相同坐标上的像素灰度值设为所述红外图像F相同坐标处的灰度值，否则所述边缘区域图像F_edge上该坐标上的像素灰度值设为0，遍历完整个二值图像T_edge执行上述相应的处理后得到边缘区域图像F_edge。

所述步骤(2)，统计计边缘区域图像F_edge中不为零的灰度值，以得到所述边缘区域的直方图p及其累计直方图c的步骤，具体包括以下过程：遍历所述边缘区域图像F_edge，统计灰度值k在所述边缘区域图像中出现的次数，以得到所述边缘区域图像的直方图p，该直方图的每一项用p(k)表示，k＝0,1,...,M，M为原始红外图像F的最大灰度级；累计边缘区域图像的直方图以得到所述累计直方图c，该累计直方图的每一项用c(k)表示，并设定c(0)＝0，计算公式为：

$c\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& k=0\\ c(k-1)+p\left(k\right),& k>0\end{array}\right.,k=\mathrm{0,1},...,M.$

所述步骤(3)，用边缘区域图像的直方图p与累计直方图c对所述原始红外图像F进行增强，得到增强后的红外图像F'的步骤，包括以下子步骤：将所述边缘区域图像的直方图p中的所有非零项对应的k值坐标按顺序排列构建序列v，具体方法为：从k＝1到k＝M遍历所述边缘区域图像的直方图p的各项，将所有满足p(k)≠0的项所对应的k值按照从小到大的顺序排列组成序列v，序列v的各项用v(i)表示，i＝1,2,3,...,N，N为所述边缘区域图像的直方图p中非零项的数量，并扩充序列v得到序列v'，该序列v'各项用v'(j)表示，具体扩充方式为： $v^{\′}\left(j\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& j=0\\ v\left(i\right),& j=i\\ M+1,& j=N+1\end{array}\right.;$

对原始红外图像F上每个像素的灰度值k进行计算，计算增强结果，得到增强后图像上相同位置处像素的灰度值w(k)，具体计算方法为：针对原始图像上的每一个像素的灰度值k，在序列v'中进行查找，确定k的大小处于v'中哪两个相邻项之间，具体查找方法为为遍历序列v'，找到T使得当j＝T时，v'(j)≤k＜v'(j+1)成立，标记T₁＝v'(T)，T₂＝v'(T+1)，并根据如下计算公式计算最终的增强方法增强后的结果：其中w(k)为增强结果，表示向下取整。

本发明的增强方法通过统计红外图像边缘区域的直方图，提高了纹理、边缘、小目标等区域在直方图统计中占据的比例，使得纹理细节增强效果明显，增强后图像清晰，对比度高，视觉效果好。

附图说明

图1为本发明基于边缘提取的红外图像直方图增强方法流程图。

图2为本发明步骤(1)的细化流程图。

图3为本发明步骤(3)的细化流程图。

图4示出未经过本发明增强方法处理的图像。

图5示出经过本发明步骤(1)处理后的边缘区域图像。

图6示出经过本发明步骤(2)处理得到的边缘区域直方图。

图7示出经过本发明增强方法处理后的图像。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。如图1所示,本发明基于边缘提取的红外直方图增强算法包括以下步骤：

(1)提取原始红外图像F的边缘区域，以得到边缘区域图像F_edge的步骤，具体包括以下子步骤：

通过边缘检测算子，如Canny算子，检测所述红外图像F的边缘，然后根据边缘像素的灰度值设为1、非边缘像素的灰度值设为0的原则生成二值图像T_edge；

遍历所述二值图像T_edge上的所有像素，对于每一个坐标上的像素，如果该坐标上的像素或者其邻域内的像素存在灰度值为1的像素，则所述边缘区域图像F_edge上相同坐标上的像素灰度值设为所述红外图像F相同坐标处的灰度值，否则所述边缘区域图像F_edge上该坐标上的像素灰度值设为0，遍历完整个二值图像T_edge执行上述相应的处理后得到边缘区域图像F_edge；

(2)统计边缘区域图像F_edge中不为零的灰度值，以得到所述边缘区域的直方图p及其累计直方图c的步骤，具体包括以下子步骤：

遍历所述边缘区域图像F_edge，统计灰度值k在所述边缘区域图像中出现的次数，以得到所述边缘区域图像的直方图p，该直方图的每一项用p(k)表示，k＝0,1,...,M，M为原始红外图像F的最大灰度级；累计边缘区域图像的直方图以得到所述累计直方图c，该累计直方图的每一项用c(k)表示，并设定c(0)＝0，计算公式为：

$c\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& k=0\\ c(k-1)+p\left(k\right),& k>0\end{array}\right.,k=\mathrm{0,1},...,M.$

(3)用所述边缘区域图像的直方图p与累计直方图c对所述原始红外图像F进行增强，得到增强后的红外图像F'的步骤，包括以下子步骤：

将所述边缘区域图像的直方图p中的所有非零项对应的k值坐标按顺序排列构建序列v，具体方法为：从k＝1到k＝M遍历所述边缘区域图像的直方图p的各项，将所有满足p(k)≠0的项所对应的k值按照从小到大的顺序排列组成序列v，序列v的各项用v(i)表示，i＝1,2,3,...,N，N为所述边缘区域图像的直方图p中非零项的数量，并扩充序列v得到序列v'，该序列v'各项用v'(j)表示，具体扩充方式为： $v^{\′}\left(j\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& j=0\\ v\left(i\right),& j=i\\ M+1,& j=N+1\end{array}\right.;$

对原始红外图像F上每个像素的灰度值k进行计算，计算增强结果，得到增强后图像上相同位置处像素的灰度值w(k)，具体计算方法为：针对原始图像上的每一个像素的灰度值k，在序列v'中进行查找，确定k的大小处于v'中哪两个相邻项之间，具具体查找方法为为遍历序列v'，找到T使得当j＝T时，v'(j)≤k＜v'(j+1)成立，标记T₁＝v'(T)，T₂＝v'(T+1)，并根据如下计算公式计算最终的增强方法增强后的结果：

其中w(k)为增强结果，表示向下取整。

如图4所示，其为扫描型红外***输出的、分辨率大小为1024×1280的、基于标定的非均匀校正后的红外图像。该红外图像未经过图像增强处理，可以看到，图像对比度差，图像细节难以分辨。

图5是经过本发明步骤(1)处理后得到的红外边缘区域图像，步骤(1)中边缘检测是通过门限参数值为0.005的Canny边缘检测算子进行处理的。图6是对边缘区域图像进行直方图统计得到的其直方图。

图7是经过本发明增强方法处理得到的红外图像，可以看到，图像的对比度高，细节清晰，质量好。

Claims (4)

1.一种基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)提取原始红外图像F的边缘区域，以得到边缘区域图像F_edge；

(2)统计边缘区域图像F_edge中不为零的灰度值，以得到所述边缘区域图像的直方图p及其累计直方图c；

(3)用所述边缘区域图像的直方图p与累计直方图c对所述原始红外图像F进行增强，得到增强后的红外图像F'。

2.根据权利要求1所述的基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，其特征在于，所述步骤(1)，提取原始红外图像F的边缘区域，以得到边缘区域图像F_edge的步骤，具体包括以下过程：

通过边缘检测算子检测所述原始红外图像F的边缘，然后根据边缘像素的灰度值设为1、非边缘像素的灰度值设为0的原则生成二值图像T_edge；

遍历所述二值图像T_edge上的所有像素，对于每一个坐标上的像素，如果该坐标上的像素或者其邻域内的像素存在灰度值为1的像素，则所述边缘区域图像F_edge上相同坐标上的像素灰度值设为所述红外图像F相同坐标处的灰度值，否则所述边缘区域图像F_edge上该坐标上的像素灰度值设为0，遍历完整个二值图像T_edge执行上述相应的处理后得到边缘区域图像F_edge。

3.根据权利要求2所述的基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，其特征在于，所述步骤(2)，统计边缘区域图像F_edge中不为零的灰度值，以得到所述边缘区域的直方图p及其累计直方图c的步骤，具体包括以下过程：

遍历所述边缘区域图像F_edge，统计灰度值k在所述边缘区域图像F_edge中出现的次数，以得到所述边缘区域图像的直方图p，该直方图的每一项用p(k)表示，k＝0,1,...,M，M为原始红外图像F的最大灰度级；累计边缘区域图像的直方图以得到所述累计直方图c，该累计直方图的每一项用c(k)表示，并设定c(0)＝0，计算公式为：

$c\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& k=0\\ c(k-1)+p\left(k\right),& k>0\end{array}\right.,k=\mathrm{0,1},...,M.$

4.根据权利要求3所述的基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，其特征在于，所述步骤(3)，用所述边缘区域图像的直方图p与累计直方图c对所述原始红外图像F进行增强，得到增强后的红外图像F'的步骤，包括以下过程：

将所述边缘区域图像F_edge的直方图p中的所有非零项对应的k值坐标按顺序排列构建序列v，具体方法为：从k＝1到k＝M遍历所述边缘区域图像的直方图p的各项，将所有满足p(k)≠0的项所对应的k值按照从小到大的顺序排列组成序列v，序列v的各项用v(i)表示，i＝1,2,3,...,N，N为所述边缘区域图像的直方图p中非零项的数量，并扩充序列v得到序列v'，该序列v'各项用v'(j)表示，具体扩充方式为： $v^{\′}\left(j\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& j=0\\ v\left(i\right),& j=i\\ M+1,& j=N+1\end{array}\right.;$

对原始红外图像F上每个像素的灰度值k进行计算，计算增强结果，得到增强后图像上相同位置处像素的灰度值w(k)，具体计算方法为：针对原始图像上的每一个像素的灰度值k，在序列v'中进行查找，确定k的大小处于v'中哪两个相邻项之间，具体查找方法为遍历序列v'，找到T使得当j＝T时，v'(j)≤k＜v'(j+1)成立，标记T₁＝v'(T)，T₂＝v'(T+1)，并根据如下计算公式计算最终的增强方法增强后的结果：

其中w(k)为增强结果，表示向下取整。