[发明专利]基于自适应直方图分段的红外图像增强方法及系统

权利要求书

1.一种基于自适应直方图分段的红外图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将红外图像统计直方图自适应的分割为若干段，对于背景分段进行抑制，分配较小的动态范围，对于目标分段进行增强，分配较大的动态范围；

步骤2，根据直方图每个分段的平均直方图值AHV分配其在增强图像中的动态范围；

步骤3，在所述分配的动态范围内对各分段内的灰度进行灰度映射，得到增强后的红外图像；

步骤1中，所述将红外图像统计直方图自适应的分割为若干段，包括以下过程，

步骤1.1，对输入的红外图像进行直方图统计，得到输入图像的直方图h(x)＝n_x，x＝0,1,…,L-1；其中n_x表示灰度值为x的灰度在图像中出现的次数，L为图像的灰度级数目；

步骤1.2，剔除直方图h(x)中为0的元素，得到非0直方图h_v(t)，设共有T个非零元素，则t＝1,2,…,T，相应数学定义如下，

步骤1.3，剔除非0直方图h_v(t)两端a×T个元素，得到新的直方图h_r(s)，相应数学定义如下，

其中，a为预设参数，表示向下取整；

步骤1.4，用方差参数为σ的高斯滤波器对h_r(s)进行滤波，参数σ为预设值；

步骤1.5，以宽度为W的窗口遍历滤波后的h_r(s)，当窗口中心的元素小于其它窗口内元素时，记为局部最小值，其中h_r(s)的第一个元素和最后一个元素也视为局部最小值，经过窗口的遍历得到各局部最小值对应灰度的集合{s₁,s₂,…,s_M}，M为局部最小值的数目，则直方图被自适应的分为[s₁,s₂],[s₂,s₃],…,[s_M-1,s_M]共计M-1个分段。

2.根据权利要求1所述基于自适应直方图分段的红外图像增强方法，其特征在于：步骤2中，所述根据直方图每个分段的平均直方图值AHV分配其在增强图像中的动态范围，包括以下过程，

步骤2.1，计算每个分段的平均直方图值AHV，相应定义如下，

其中，N_sub_i为第i个分段s_i内的灰度级数，n为图像的总像素个数，min{,}表示取其中的最小值，CDF_i为第i个分段内所有灰度的累计统计概率，定义如下，

步骤2.2，根据下式，为每个直方图分段分配其在增强图像中的动态范围D：

其中，D_j是第j个分段在增强图像中的动态范围，AHV_j≤TH表示满足平均直方图值小于等于阈值TH的所有分段，GCDF_i是第i个分段伽马变换后的累计统计概率，AHV_i是第i个分段的平均直方图值。

3.根据权利要求2所述基于自适应直方图分段的红外图像增强方法，其特征在于：TH和GCDF_i的计算方式如下，

TH＝β×n/T,

GCDF_i＝(CDF_i)^γ+0.1×η,

η＝(max_i-s₁)/(s_M-s₁),

其中，β为预设参数，max_i为第i分段中最大的灰度值，η、γ是伽马变换中的参数。

4.根据权利要求2或3所述基于自适应直方图分段的红外图像增强方法，其特征在于：步骤3中，在所述分配的动态范围内对各分段内的灰度进行灰度映射时，映射关系定义如下，

其中，Y(x)表示原图中灰度值x在增强后图像中所映射的灰度值。