本發(fā)明涉及紅外圖像處理，尤其涉及一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法。

背景技術(shù)：

1、紅外成像是通過(guò)紅外探測(cè)器接收景物的紅外熱輻射來(lái)獲取的圖像信息，與可見(jiàn)光成像不同，具有極其獨(dú)特的成像特性，屬于被動(dòng)成像。而大自然中環(huán)境與目標(biāo)的溫差是時(shí)刻改變的，當(dāng)溫差較小時(shí)，紅外圖像中的目標(biāo)容易淹沒(méi)在環(huán)境里；溫差較大時(shí)，紅外圖像中目標(biāo)的對(duì)比度又很低。為了提高紅外圖像質(zhì)量，增強(qiáng)圖像對(duì)比度，常用基于直方圖的方法來(lái)處理原始圖像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的直方圖均衡算法，雖然可以有效拉伸灰度范圍，但確實(shí)容易導(dǎo)致背景過(guò)度增強(qiáng)，目標(biāo)對(duì)比度提升不明顯的問(wèn)題。雙平臺(tái)直方圖均衡算法通過(guò)設(shè)定上平臺(tái)值克服背景過(guò)度增強(qiáng)，通過(guò)設(shè)定下平臺(tái)值提升目標(biāo)對(duì)比度，但兩個(gè)平臺(tái)值的選取至關(guān)重要。目前一般的平臺(tái)值采用固定的方法，上平臺(tái)值使用總像素的20%左右，下平臺(tái)值使用總像素的5%左右，因此無(wú)法滿足時(shí)刻改變的紅外場(chǎng)景，魯棒性較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明為了克服上述紅外圖像雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)的缺點(diǎn)，提供了一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法。

2、本發(fā)明的目的是采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，包括如下步驟：

3、s1：統(tǒng)計(jì)原始紅外數(shù)據(jù)da的總直方圖hist，并對(duì)總直方圖hist進(jìn)行分段處理；

4、s2：對(duì)總直方圖hist進(jìn)行重新分布，得到重分布后的直方圖dh；

5、s3：對(duì)重分布后的直方圖dh進(jìn)行直方圖均衡，得到均衡結(jié)果db。

6、進(jìn)一步的，步驟s1包括如下子步驟：

7、s11：遍歷原始紅外數(shù)據(jù)da的所有像素點(diǎn)，建立總直方圖hist；

8、s12：查找總直方圖hist中的所有平坦區(qū)allpi；

9、s13：遍歷所有平坦區(qū)allpi，保留長(zhǎng)度最長(zhǎng)的兩段平坦區(qū)作為分段平坦區(qū)pi；

10、s14：根據(jù)分段平坦區(qū)pi將總直方圖hist分為低溫段ld、常規(guī)段nd、高溫段hd。

11、進(jìn)一步的，步驟s13具體為：遍歷所有平坦區(qū)allpi，保留其長(zhǎng)度lengthpi大于lengtht的平坦區(qū)為mpi，若i大于2，即mpi的個(gè)數(shù)大于2，則保留長(zhǎng)度最長(zhǎng)的兩段平坦區(qū)作為分段平坦區(qū)pi：

12、；

13、；

14、其中，表示第i+1個(gè)平坦區(qū)，lp表示平坦區(qū)的左端點(diǎn)；表示第i個(gè)平坦區(qū)，rp表示平坦區(qū)的右端點(diǎn)。

15、進(jìn)一步的，低溫段ld為總直方圖hist左端點(diǎn)il至p1rp間的數(shù)據(jù)段；

16、常規(guī)段nd為p1rp間至p2lp間的數(shù)據(jù)段；

17、高溫段hd為p2lp至總直方圖hist右端點(diǎn)ir間的數(shù)據(jù)段。

18、進(jìn)一步的，步驟s2包括如下子步驟：

19、s21：遍歷總直方圖hist，重分布總直方圖的低溫段；

20、s22：遍歷總直方圖hist，重分布總直方圖的常溫段；

21、s23：遍歷總直方圖hist，重分布總直方圖的高溫段。

22、進(jìn)一步的，步驟s21包括如下子步驟：

23、s211：統(tǒng)計(jì)總直方圖hist中，位于低溫段的有效像素個(gè)數(shù)numlowd和無(wú)效像素個(gè)數(shù)numlowp：

24、s212：計(jì)算低溫段的上平臺(tái)值tuplow和下平臺(tái)閾值tdownlow：

25、；

26、；

27、其中，dstdatalow=dl*t8，dstplatlow=pl*t8，dl和pl屬于可配參數(shù)，t8表示所有像素平均分布到8位直方圖時(shí)每個(gè)像素級(jí)的直方圖個(gè)數(shù)；

28、s213：重分布總直方圖hist的低溫段：

29、；

30、其中，t為預(yù)設(shè)值；k表示直方圖中的像素值，為總直方圖hist左端點(diǎn)il至p1rp間的數(shù)據(jù)段。

31、進(jìn)一步的，步驟s22包括如下子步驟：

32、s221：統(tǒng)計(jì)總直方圖hist中，位于常溫段的有效像素個(gè)數(shù)numnord和無(wú)效像素個(gè)數(shù)numnorp：

33、s222：計(jì)算常溫段的上平臺(tái)值tupnor和下平臺(tái)閾值tdownnor：

34、；

35、；

36、其中，dstdatanor=dn*t8，dstplatnor=pn*t8；dn和pn屬于可配參數(shù)，t8表示所有像素平均分布到8位直方圖時(shí)每個(gè)像素級(jí)的直方圖個(gè)數(shù)；

37、s223：重分布總直方圖hist的常溫段：

38、；

39、其中，t為預(yù)設(shè)值；k表示直方圖中的像素值，為p1rp間至p2lp間的數(shù)據(jù)段。

40、進(jìn)一步的，步驟s23包括如下子步驟：

41、s231：統(tǒng)計(jì)總直方圖hist中，位于高溫段的有效像素個(gè)數(shù)numhighd和無(wú)效像素個(gè)數(shù)numhighp：

42、s232：計(jì)算高溫段的上平臺(tái)值tuphigh和下平臺(tái)值tdownhigh：

43、；

44、；

45、其中，dstdatahigh=dh*t8，dstplathigh=ph*t8；dh和ph屬于可配參數(shù)，t8表示所有像素平均分布到8位直方圖時(shí)每個(gè)像素級(jí)的直方圖個(gè)數(shù)；

46、s233：重分布總直方圖hist的高溫段：

47、；

48、其中，t為預(yù)設(shè)值；k表示直方圖中的像素值，為p2lp至總直方圖hist右端點(diǎn)ir的數(shù)據(jù)段。

49、進(jìn)一步的，步驟s3包括如下子步驟：

50、s31：計(jì)算累積直方圖cdf：

51、；

52、s32：遍歷原始紅外圖像數(shù)據(jù)da，根據(jù)(x,y)處的像素值pi直方圖均衡結(jié)果db：

53、db（x，y）=cdf（pi+1）*255/cdf（16384）；

54、其中，(x,y)表示像素坐標(biāo)，pi表示(x,y)處的像素值。

55、本發(fā)明的有益效果在于：

56、1、本發(fā)明不需要設(shè)定具體的上、下平臺(tái)值，全部自適應(yīng)計(jì)算，能夠滿足時(shí)刻改變的紅外場(chǎng)景，魯棒性較好；

57、2、本發(fā)明在不同場(chǎng)景下都具有較優(yōu)的局部對(duì)比度和全局對(duì)比度。

技術(shù)特征：

1.一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s1包括如下子步驟：

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s13具體為：遍歷所有平坦區(qū)allpi，保留其長(zhǎng)度lengthpi大于lengtht的平坦區(qū)為mpi，若i大于2，即mpi的個(gè)數(shù)大于2，則保留長(zhǎng)度最長(zhǎng)的兩段平坦區(qū)作為分段平坦區(qū)pi：

4.如權(quán)利要求3所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s2包括如下子步驟：

6.如權(quán)利要求5所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s21包括如下子步驟：

7.如權(quán)利要求5所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s22包括如下子步驟：

8.如權(quán)利要求5所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s23包括如下子步驟：

9.如權(quán)利要求5所述的一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，其特征在于，步驟s3包括如下子步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于重分布的紅外分段雙平臺(tái)直方圖增強(qiáng)方法，該方法包括如下步驟：S1：統(tǒng)計(jì)原始紅外數(shù)據(jù)DA的總直方圖HIST，并對(duì)總直方圖HIST進(jìn)行分段處理；S2：對(duì)總直方圖HIST進(jìn)行重新分布，得到重分布后的直方圖Dh；S3：對(duì)重分布后的直方圖Dh進(jìn)行直方圖均衡，得到均衡結(jié)果DB。本發(fā)明不需要設(shè)定具體的上、下平臺(tái)值，全部自適應(yīng)計(jì)算，能夠滿足時(shí)刻改變的紅外場(chǎng)景，魯棒性較好。

技術(shù)研發(fā)人員：朱裕莎,趙勛,路璐,黃安明,曾衡東,楊文和,孟國(guó)輝,吳超
受保護(hù)的技術(shù)使用者：成都市晶林科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2