[发明专利]一种基于改进的Retinex与Welsh近红外图像增强与彩色化算法

说明书

这里涉及的是一种基于改进的Retinex与Welsh近红外图像增强与彩色化算法。针对近红外图像的彩色化问题，提出一种新的算法：首先将近红外图像取反，然后对取反后的RGB三个通道的图像分别用MSRCR算法处理，把处理后的RGB三通道灰度值分别拉伸合并成一幅新的图像，取反后用改进的导向滤波实现图像增强，再用改进的BOF算法检索用于给近红外图像上色的彩色参考图像，接着用Welsh算法对增强后的近红外图像分区域上色后，通过纹理匹配选取相似像素点，最终实现近红外图像的彩色化。实验结果表明，该算法增强后的图像细节清晰，色彩传递效果好，运行速度较快。

技术领域

这里涉及的是近红外图像增强与彩色化的方法。本文提出了一种基于改进的Retinex与Welsh近红外图像增强与彩色化算法。首先将近红外图像取反，然后对取反后的RGB三个通道的图像分别用MSRCR算法处理，把处理后的RGB三通道灰度值分别拉伸合并成一幅新的图像，取反后用改进的导向滤波实现图像增强，然后用改进的BOF算法检索用于给近红外图像上色的彩色参考图像，接着采用Welsh算法对增强后的近红外图像分区域上色，再通过纹理匹配选取相似像素点，实现近红外图像的彩色化。

背景技术

很多重要的夜视或低照度场景，如军事基地、安全中心和交通要塞等，主要利用红外图像实现全面监控。红外图像反映了目标场景的热辐射信息，主要由目标场景的辐射率差和温差决定。红外图像具有对场景亮度变化不敏感，以及对于目标具有良好的探测性等优点得到广泛的应用。但是研究发现，红外图像丢失了原有可见光图像具有的一些细节边缘和纹理等特征。于是Stan.Z提出了近红外(NIR)图像成像系统，NIR即波长范围为0.7-1.1μm的光，它既具有红外成像的一些优点又能保持一定的细节特征。但是，近红外图像依然存在对周围环境温度变化比较敏感、对玻璃的非穿透性等缺点，且由于实际获取图像时会受到外部环境如光照不足，光照不均，雾霾雨水等恶劣天气的影响，严重影响了图像的视觉质量，因此我们需要对获取的近红外图像进行增强和彩色化，以便得到更好的视觉效果。

目前存在的近红外图像增强算法主要有基于直方图均衡，自适应的直方图增强算法及Retinex理论等。其中段等使用的同态滤波算法是依据Retinex理论并从频域的角度增强图像。陈等将把双边滤波引入Retinex算法中。刘等提出一种对亮度图像快速估计的Retinex图像增强方法，Wang等提出保持图像自然特性的增强方法，先是设计了亮通滤波器将图像分为反射层和照射层，然后提出双对数变换法来求取照射光，以保持图像的自然特性。但是由于对照射层估计不准确，导致最终的图像增强程度较低，且颜色失真严重。由于近红外图像成像设备的问题，亮度过大的目标会失去细节特征，同时产生噪声，使图像视觉质量变差。目前存在的算法都不能很好的解决这两个问题。故本文提出一种新的近红外图像增强算法，即通过对近红外图像进行取反、加权融合、灰度拉伸、导向滤波以及msrcr算法的处理，完成对近红外细节的增强，改善近红外图像中目标过亮的情况，同时有效抑制图像中的噪声。