專利名稱：基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外圖像增強(qiáng)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，屬于氣體泄露檢測(cè)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
多數(shù)危險(xiǎn)氣體是無(wú)色無(wú)味的，氣體泄漏時(shí)人很難直接通過(guò)視覺(jué)或嗅覺(jué)覺(jué)察到，這給人民的生命財(cái)產(chǎn)安全造成了巨大隱患。被動(dòng)式氣體成像技術(shù)使用中波或長(zhǎng)波紅外成像技術(shù)可視化氣體對(duì)3 14 y m波段紅外輻射的吸收，同時(shí)采用圖像處理技術(shù)改善圖像質(zhì)量，是一種快速的以人眼觀察為主的定性檢測(cè)技術(shù)，是定量氣體濃度檢測(cè)技術(shù)(如氣體傳感器) 和氣體種類辨別技術(shù)(如紅外光譜儀)的有益補(bǔ)充。1985年Strachan等人用一個(gè)353K(80°C )的黑體作為背景，觀察到從管道里噴出的丁烷氣體，首次實(shí)現(xiàn)了氣體泄漏的紅外成像。英國(guó)的Jennifer在1995年提出結(jié)合中值濾波和遞歸濾波的自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波法，該方法在噪聲水平不高時(shí)可達(dá)到較好的效果。美國(guó) FLIR系統(tǒng)公司的第一代氣體成像產(chǎn)品GasFinder于2005年首次投放市場(chǎng)氣體，目前已占有美國(guó)國(guó)內(nèi)和國(guó)際上的大部分市場(chǎng)份額。被動(dòng)式氣體成像屬于一個(gè)新興且蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域， 但是，被動(dòng)式氣體成像系統(tǒng)完全依賴于自然環(huán)境的紅外輻射，由于缺少主動(dòng)的紅外照明，所獲得的氣體紅外圖像往往信噪比低、對(duì)比度差，另外，相比紅外探測(cè)器和紅外成像系統(tǒng)整機(jī)都很發(fā)達(dá)的歐美國(guó)家，我國(guó)自行研制的紅外探測(cè)器陣列的性能離歐美國(guó)家尚有一定差距， 因此，一方面需要在我國(guó)現(xiàn)有探測(cè)器性能基礎(chǔ)上提高后端圖像處理的水平，以滿足成像探測(cè)微量氣體泄漏的要求，另一方面需針對(duì)氣體紅外圖像的特點(diǎn)進(jìn)行降噪、突顯氣體區(qū)域，提高觀察者判斷氣體是否發(fā)生泄漏、以及定位泄漏源的能力。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述氣體紅外圖像質(zhì)量和現(xiàn)有處理算法的缺陷，本發(fā)明的目的是為解決氣體紅外圖像噪聲水平高和氣體可見區(qū)域不明顯的問(wèn)題，提出一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的紅外圖像降噪和氣體可視化增強(qiáng)的方法，突出氣體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，增強(qiáng)氣體和背景的對(duì)比度，抑制噪聲，并實(shí)現(xiàn)對(duì)氣體的彩色區(qū)域增強(qiáng)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，包括以下步驟步驟一、在時(shí)間域內(nèi)對(duì)熱像儀采集獲得的動(dòng)態(tài)視頻進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波，并使用閾值區(qū)分運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域和靜止的背景區(qū)域，獲得濾波后圖像；步驟二、對(duì)視頻序列圖像中相鄰多幀進(jìn)行幀差運(yùn)算并累加差分圖像，在預(yù)定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體區(qū)域的面積；步驟三、以濾波后的圖像作為形態(tài)學(xué)處理的輸入，對(duì)圖像依次進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理，實(shí)現(xiàn)降噪，并將小的氣體區(qū)域連接為面積較大的區(qū)域；步驟四、將圖像渲染為彩色，并疊加到動(dòng)態(tài)濾波視頻中，得到增強(qiáng)后的彩色化視頻。所述的運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域與靜止背景區(qū)域的初步區(qū)分通過(guò)一個(gè)預(yù)設(shè)并可調(diào)整的閾值，對(duì)視頻序列中相鄰兩幀的差值進(jìn)行判斷如果某位置的差值小于閾值，認(rèn)為該位置處于靜止的背景區(qū)域，如果差值大于閾值，認(rèn)為該位置處于運(yùn)動(dòng)的氣體擴(kuò)散區(qū)域。所述的時(shí)域?yàn)V波采用以下方法對(duì)時(shí)間標(biāo)尺上相鄰視頻幀進(jìn)行時(shí)域遞歸濾波和均值濾波；對(duì)于背景圖像，對(duì)遞歸濾波結(jié)果、當(dāng)前幀和前一幀圖像取均值，通過(guò)均值運(yùn)算最大程度降低背景區(qū)域的隨機(jī)噪聲；對(duì)于氣體擴(kuò)散區(qū)域，直接輸出當(dāng)前幀相應(yīng)位置的數(shù)據(jù)。所述的運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域的提取、積累和增強(qiáng)是將某一幀圖像設(shè)為參考幀，將其后連續(xù)多幀圖像分別與參考幀進(jìn)行幀差運(yùn)算，提取運(yùn)動(dòng)的擴(kuò)散區(qū)域，并對(duì)差分結(jié)果進(jìn)行累加，從而在預(yù)定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體區(qū)域。所述的形態(tài)學(xué)處理采用以下方法使用合適的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕降噪和膨脹增強(qiáng)，擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)的氣體區(qū)域，將分離的小氣體區(qū)域連接為面積較大的氣體擴(kuò)散區(qū)域，并保持氣體云團(tuán)邊緣的平滑性。所述的氣體擴(kuò)散區(qū)域的彩色化增強(qiáng)采用以下方法對(duì)經(jīng)過(guò)自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波、差分圖像累加和形態(tài)學(xué)處理后提取的氣體擴(kuò)散區(qū)域渲染上彩色，然后疊加到自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波處理輸出的視頻圖像中。本發(fā)明的工作原理首先針對(duì)氣體紅外圖像信噪比低的特點(diǎn)，通過(guò)視頻序列中相鄰兩幀的差值判斷運(yùn)動(dòng)的氣體擴(kuò)散區(qū)域和靜止的背景區(qū)域，對(duì)相鄰兩幀的背景區(qū)域進(jìn)行遞歸濾波和均值濾波，最大程度降低隨機(jī)噪聲；然后，將某一幀圖像設(shè)為參考幀，將其后連續(xù)多幀圖像與參考幀進(jìn)行幀差運(yùn)算，提取氣體擴(kuò)散區(qū)域，并累加差分圖像，在一定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體擴(kuò)散區(qū)域；接著，使用形態(tài)學(xué)方法擴(kuò)展氣體區(qū)域，將分離的小氣體區(qū)域連接為面積較大的氣體區(qū)域；最后，將氣體擴(kuò)散區(qū)域渲染為彩色，并疊加到降噪后的視頻圖像中，獲得氣體區(qū)域得以彩色增強(qiáng)、信噪比得以提高氣體紅外圖像。本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是本發(fā)明在對(duì)氣體紅外圖像進(jìn)行降噪和增強(qiáng)時(shí)，相對(duì)于以往的氣體成像檢測(cè)的方法，具有以下優(yōu)勢(shì)(I)現(xiàn)有技術(shù)使用中值濾波和遞歸濾波結(jié)合的方法對(duì)時(shí)序圖像進(jìn)行降噪處理，雖然達(dá)到了較好地效果，但是對(duì)硬件設(shè)備的要求較高，濾光片需要真空制冷。本發(fā)明提出了一種以均值濾波代替中值濾波并結(jié)合形態(tài)學(xué)腐蝕降噪的方法，降低了對(duì)硬件設(shè)備的要求，去除了對(duì)濾光片制冷的硬性要求。(2)現(xiàn)有技術(shù)對(duì)氣體檢測(cè)的結(jié)果沒(méi)有對(duì)氣體進(jìn)行增強(qiáng)處理，只針對(duì)泄漏量巨大的場(chǎng)景適用。本發(fā)明使用自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的方法對(duì)氣體區(qū)域進(jìn)行降噪和增強(qiáng)，可有效地檢測(cè)氣體泄漏量較小的場(chǎng)景，并能夠準(zhǔn)確定位氣體泄露源的位置。


圖I為本發(fā)明基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波方法對(duì)紅外氣體圖像進(jìn)行降噪的流程圖。圖2為本發(fā)明基于形態(tài)學(xué)方法對(duì)氣體圖像進(jìn)行增強(qiáng)的流程圖；圖3為具體實(shí)施例中使用中波制冷熱像儀拍攝的微量CO2氣體泄漏的視頻中的圖
圖4為具體實(shí)施例中經(jīng)過(guò)自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波降噪后的氣體圖像；圖5為具體實(shí)施例中經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)方法增強(qiáng)并彩色化后的氣體圖像；
圖6為本發(fā)明圖像增強(qiáng)的詳細(xì)流程圖。
具體實(shí)施例方式為了進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的目的和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。本實(shí)施例中采用自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)方法對(duì)中波熱像儀拍攝的CO2氣體視頻進(jìn)行降噪和增強(qiáng)處理。其具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程包括圖I所示的步驟步驟一、在時(shí)間域內(nèi)對(duì)熱像儀采集獲得的動(dòng)態(tài)視頻Vik進(jìn)行自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波，并使用閾值分割背景和運(yùn)動(dòng)氣體，獲得濾波后圖像Inrean.自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波包括遞歸濾波和均值濾波。遞歸濾波法使用權(quán)值遞歸的方法對(duì)視頻中當(dāng)前圖像In與之前所有幀的遞歸結(jié)果yn-i進(jìn)行權(quán)值求和，得到當(dāng)前的遞歸結(jié)果7 .權(quán)值a稱作時(shí)間常數(shù)，可以由經(jīng)驗(yàn)獲得，在經(jīng)驗(yàn)值范圍內(nèi)可以得到最優(yōu)的遞歸結(jié)果。遞歸濾波初值為第一幀圖像Itl,濾波的表達(dá)式如下{ 7°(I)然后對(duì)得到的遞歸濾波結(jié)果圖像以及視頻Vik相鄰的兩幀圖像In和Ilri進(jìn)行均值濾波。傳統(tǒng)的均值濾波方法是在空間域中以鄰域像素灰度的均值代替中心像素的灰度，將這種方法發(fā)展到時(shí)域中，即計(jì)算當(dāng)前幀、前一幀和遞歸結(jié)果圖像中對(duì)應(yīng)位置三像素灰度的平均值，獲得均值濾波后的圖像Im_。濾波的表達(dá)式為 Imean = [Wi+yJ /3 ⑵接著，使用相鄰兩幀圖像的差分圖像與閾值比較，分割氣體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和圖像靜止背景，得到自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波結(jié)果。氣體目標(biāo)不斷地進(jìn)行著擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，表現(xiàn)在相鄰兩幀圖像中就是相同位置像素點(diǎn)的灰度值不同。對(duì)相鄰兩幀圖像求差分，差分圖像k中包含氣體的運(yùn)動(dòng)信息和隨機(jī)產(chǎn)生的噪聲，噪聲灰度水平比氣體目標(biāo)灰度水平低。選擇合適的閾值T，將 (x,y)坐標(biāo)位置處的灰度值與閾值比較，前者大該像素點(diǎn)為氣體目標(biāo)，后者大該像素點(diǎn)屬于背景或噪聲。表達(dá)式如下差分圖像k= Iln-I1I (3)目標(biāo)像素點(diǎn)k(x,y) > T (4)背景像素點(diǎn)k(x，y)< T (5)其中X G {0,1,2, ...，m_l}，y G {0,1,3,…，n_l}，m、n 為圖像行列數(shù)。通過(guò)比較，在當(dāng)前圖像中保留目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度，以均值濾波的結(jié)果代替背景像素點(diǎn)的灰度，得到濾波完成后的動(dòng)態(tài)視頻Vfiltwed.步驟二、以濾波后的視頻Vfilteed為形態(tài)學(xué)處理的輸入，計(jì)算差分圖像，并累加差分結(jié)果，在一定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體區(qū)域的面積。以10幀圖像為一個(gè)循環(huán)為例，依次計(jì)算第i幀圖像Mi與第一幀圖像的差分圖像 Di,將得到的9個(gè)差分圖像逐像素疊加，得到的結(jié)果是只包含了氣體運(yùn)動(dòng)區(qū)域信息和極少量隨機(jī)噪聲的圖像Ms.表達(dá)式如下
權(quán)利要求
1.一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，包括以下步驟步驟一、在時(shí)間域內(nèi)對(duì)熱像儀采集獲得的動(dòng)態(tài)視頻進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波，并使用閾值區(qū)分運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域和靜止的背景區(qū)域，獲得濾波后圖像；步驟二、對(duì)視頻序列圖像中相鄰多幀進(jìn)行幀差運(yùn)算并累加差分圖像，在預(yù)定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體區(qū)域的面積；步驟三、以濾波后的圖像作為形態(tài)學(xué)處理的輸入，對(duì)圖像依次進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理，實(shí)現(xiàn)降噪，并將小的氣體區(qū)域連接為面積較大的區(qū)域；步驟四、將圖像渲染為彩色，并疊加到動(dòng)態(tài)濾波視頻中，得到增強(qiáng)后的彩色化視頻。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述的運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域與靜止背景區(qū)域的初步區(qū)分通過(guò)一個(gè)預(yù)設(shè)并可調(diào)整的閾值，對(duì)視頻序列中相鄰兩幀的差值進(jìn)行判斷如果某位置的差值小于閾值， 認(rèn)為該位置處于靜止的背景區(qū)域，如果差值大于閾值，認(rèn)為該位置處于運(yùn)動(dòng)的氣體擴(kuò)散區(qū)域。
3.如權(quán)利要求I所述的一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述的時(shí)域?yàn)V波采用以下方法對(duì)時(shí)間標(biāo)尺上相鄰視頻幀進(jìn)行時(shí)域遞歸濾波和均值濾波；對(duì)于背景圖像，對(duì)遞歸濾波結(jié)果、當(dāng)前幀和前一幀圖像取均值，通過(guò)均值運(yùn)算最大程度降低背景區(qū)域的隨機(jī)噪聲；對(duì)于氣體擴(kuò)散區(qū)域，直接輸出當(dāng)前幀相應(yīng)位置的數(shù)據(jù)。
4.如權(quán)利要求I或2或3所述的一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述的運(yùn)動(dòng)氣體擴(kuò)散區(qū)域的提取、積累和增強(qiáng)是將某一幀圖像設(shè)為參考幀，將其后連續(xù)多幀圖像分別與參考幀進(jìn)行幀差運(yùn)算，提取運(yùn)動(dòng)的擴(kuò)散區(qū)域，并對(duì)差分結(jié)果進(jìn)行累加，從而在預(yù)定時(shí)間范圍內(nèi)增強(qiáng)氣體區(qū)域。
5.如權(quán)利要求I或2或3所述的一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述的形態(tài)學(xué)處理采用以下方法使用合適的結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕降噪和膨脹增強(qiáng)，擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)的氣體區(qū)域，將分離的小氣體區(qū)域連接為面積較大的氣體擴(kuò)散區(qū)域，并保持氣體云團(tuán)邊緣的平滑性。
6.如權(quán)利要求I或2或3所述的一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波和形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，所述的氣體擴(kuò)散區(qū)域的彩色化增強(qiáng)采用以下方法對(duì)經(jīng)過(guò)自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波、差分圖像累加和形態(tài)學(xué)處理后提取的氣體擴(kuò)散區(qū)域渲染上彩色，然后疊加到自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波處理輸出的視頻圖像中。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波與形態(tài)學(xué)的氣體紅外視頻序列圖像增強(qiáng)方法，屬于氣體泄漏檢測(cè)領(lǐng)域。針對(duì)信噪比較低、對(duì)比度差的中波紅外/長(zhǎng)波紅外氣體泄漏視頻序列圖像，自適應(yīng)時(shí)域?yàn)V波方法結(jié)合了遞歸濾波和均值濾波，最大程度降低背景區(qū)域的隨機(jī)噪聲；然后，使用幀差運(yùn)算和差分圖像累積的方法增強(qiáng)氣體擴(kuò)散區(qū)域；接著，使用形態(tài)學(xué)方法擴(kuò)展氣體區(qū)域，并進(jìn)行更深層次的降噪；最后，考慮到人眼對(duì)彩色更為敏感，對(duì)氣體擴(kuò)散區(qū)域進(jìn)行彩色渲染，獲得氣體區(qū)域得以彩色增強(qiáng)、信噪比得以提高的氣體紅外圖像。該方法明顯增強(qiáng)氣體泄漏的可見性，方便觀察者及時(shí)發(fā)現(xiàn)氣體泄漏、定位氣體泄漏部位以及氣體擴(kuò)散區(qū)域。本發(fā)明可用于檢測(cè)多種無(wú)色無(wú)味氣體的泄漏。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102609907SQ201210009398
公開日2012年7月25日 申請(qǐng)日期2012年1月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月12日
發(fā)明者張長(zhǎng)興, 王嶺雪, 高岳 申請(qǐng)人:北京理工大學(xué)