CN106384351A - 基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法 - Google Patents

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曾衡东
章睿
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Abstract

本发明公开了一种基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，包括：对红外图像进行直方图统计得到红外图像的灰度直方图；将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型；根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域。本发明根据红外图像的特殊性，能够有效地识别到红外图像中的有效背景，并通过压制所识别到的背景，而达到消除背景噪声的目的，从而具备去除红外图像中的背景噪声的效果。

Description

基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法
技术领域
本发明涉及红外图像处理技术领域，特别是涉及一种基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法。
背景技术
由于非制冷红外图像传感器在当前应用较少，而对红外图像背景识别检测技术的研究几乎没有。但是由于红外图像的特殊性，红外图像探测器一般应用于观察目标与环境有一定温差的场景，因此对环境（背景）的识别很重要，识别到视频的背景后，有利于进行图像的目标识别判断，可以将图像的目标与背景分离，从而可以有针对性的对图形目标进行增强，抑制图像背景，以降低背景噪声对图像的影响。现有的技术大多数只针对静态图像的处理，而不适用于红外视频处理的多场景处理，由于红外视频场景的多样性，使得背景识别算法必须保证能够适用于所有场合，因此，算法的通用性显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，能够可靠的识别红外图像中的有效背景。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，包括：对红外图像进行直方图统计得到红外图像的灰度直方图；将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型；根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域。
所述红外视频背景识别方法还包括对所述红外图像的灰度直方图进行滤波的步骤。
所述滤波为低通滤波。
所述红外图像的灰度直方图的获取方法为：开取一个内存空间，以每个像素值作为数据保存的地址，输入红外图像数据，每次输入像素到达时，将该地址的值读取出来加一，然后再将改后的值保存在所述地址中。
将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型的方法包括：通过比较判断每一种已知的红外直方图图像模型特征与的输入的红外图像的相应特征，最终将输入的红外图像的直方图模型分类到已知的红外直方图图像模型中去。
所述已知的红外直方图图像模型包括但不限于单峰模型、双峰模型、多峰模型和U形模型。
根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域的方法包括：计算所述红外直方图图像模型的所有极大值；计算所述所有极大值在其正负预设范围内的红外图像的灰度直方图的数量之和；当所述数量之和在红外直方图图像模型中的红外图像的灰度直方图总数的比例大于阈值时，该区域为红外图像的背景区域；获取红外图像的背景区域的上下限阈值，从而获得红外图像的背景区域。
所述阈值为50%。
本发明的有益效果是：本发明中的方法根据红外图像的特殊性，能够有效地识别到红外图像中的有效背景，并通过压制所识别到的背景，而达到消除背景噪声的目的，从而具备去除红外图像中的背景噪声的效果；此外，本发明中的方法是基于红外直方图的处理方式，若将其应用于红外图像处理的硬件处理器中，从而能够达到实时处理图像的效果。
附图说明
图1为本发明的一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，包括：
步骤一、对红外图像进行直方图统计得到红外图像的灰度直方图。即将原始红外图像按照原始比例将图像直方图中的无效灰度信息去除，最终的到红外图像的灰度直方图。
所述红外图像的灰度直方图的获取方法为：开取一个内存空间，以每个像素值作为数据保存的地址，输入红外图像数据，每次输入像素到达时，将该地址的值读取出来加一，然后再将改后的值保存在所述地址中。
步骤二、对所述红外图像的灰度直方图进行邻域滤波（均值滤波或中值滤波），通过进行滤波，可以提高检测的准确性。
所述滤波为低通滤波。
步骤三、将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型。
将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型的方法包括：通过比较判断每一种已知的红外直方图图像模型特征与的输入的红外图像的相应特征，最终将输入的红外图像的直方图模型分类到已知的红外直方图图像模型中去。
所述已知的红外直方图图像模型包括但不限于单峰模型、双峰模型、多峰模型和U形模型。
步骤四、根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域。
根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域的方法包括：计算所述红外直方图图像模型的所有极大值；计算所述所有极大值在其正负预设范围内的红外图像的灰度直方图的数量之和；当所述数量之和在红外直方图图像模型中的红外图像的灰度直方图总数的比例大于50%时，该区域为红外图像的背景区域；获取红外图像的背景区域的上下限阈值，从而获得红外图像的背景区域。
虽然红外图像的背景模型种类较多，但是所有红外视频图像的背景模型都具有相同的特征值，即背景按照正态分布向中间聚集的特征，本实施例通过选取阈值作为判断参考，在实施算法之前，通过对背景进行建模，从而提高背景匹配时的准确性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于，包括：
对红外图像进行直方图统计得到红外图像的灰度直方图；
将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型；
根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域。
2.根据权利要求1所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：所述红外视频背景识别方法还包括对所述红外图像的灰度直方图进行滤波的步骤。
3.根据权利要求2所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：所述滤波为低通滤波。
4.根据权利要求1所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：所述红外图像的灰度直方图的获取方法为：
开取一个内存空间，以每个像素值作为数据保存的地址，输入红外图像数据，每次输入像素到达时，将该地址的值读取出来加一，然后再将改后的值保存在所述地址中。
5.根据权利要求1所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：将所述红外图像的灰度直方图进行分类为已知的红外直方图图像模型的方法包括：通过比较判断每一种已知的红外直方图图像模型特征与的输入的红外图像的相应特征，最终将输入的红外图像的直方图模型分类到已知的红外直方图图像模型中去。
6.根据权利要求1所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：所述已知的红外直方图图像模型包括但不限于单峰模型、双峰模型、多峰模型和U形模型。
7.根据权利要求1所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：根据所述红外直方图图像模型进行匹配计算，匹配出所述红外图像的背景区域的方法包括：
计算所述红外直方图图像模型的所有极大值；
计算所述所有极大值在其正负预设范围内的红外图像的灰度直方图的数量之和；
当所述数量之和在红外直方图图像模型中的红外图像的灰度直方图总数的比例大于阈值时，该区域为红外图像的背景区域；
获取红外图像的背景区域的上下限阈值，从而获得红外图像的背景区域。
8.根据权利要求7所述的基于红外图像直方图的红外图像背景识别方法，其特征在于：所述阈值为50%。
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