[发明专利]一种智能化红外图像场景增强方法

权利要求书

1.一种智能化红外图像场景增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，利用联合双边滤波器对相邻两帧红外图像进行联合计算，其中，将相邻两帧中的第一帧设为基准帧，将第二帧设为参考帧，得到所述基准帧图像的细节层分量和基频层分量；

步骤S2，利用引导灰度相似项核函数控制所述细节层分量的增强范围并消除边缘梯度翻转效应，利用改进型的直方图计算方法控制所述基频层分量中整幅图像的灰度再分布；

所述引导灰度相似项核函数的表达式如下：

其中，即为该核函数，为梯度项，为引导空间相似项；f(i-i’,j-j’)

即为所选的两帧图像（i,j）和（i’,j’）这两个索引位置灰度值的差值；其中，引导空间相似项为相邻帧图像在相同空间位置处进行引导滤波时的相似程度计算结果；

所述引导灰度相似项核函数在抑制边缘梯度翻转效应时的表达式为：

其中，即为该核函数，为梯度项，为引导空间相似项，为自适应融合系数，为高斯函数；

其中，为引导空间相似项的标准差，用来将灰度相似项与引导空间相似项进行融合的权重，用下式表示：

式中，是受限因子，该因子可以防止出现0值标准差的问题；当灰度变化变小而空域波动变大时，趋向于1，此时强度相似项受限；反之，趋向于0，此时空间相似项受限；

步骤S3，将所述步骤S2中处理好的细节层图像和基频层图像进行叠加还原，以对原始基准帧红外图像的场景增强。

2.如权利要求1所述的智能化红外图像场景增强方法，其特征在于，在所述步骤S1中，在所述步骤S1中，采用下式进行对相邻两帧红外图像进行联合计算，包括：

其中，是基频层，是细节层，是参考帧，是基准帧，是滤波器窗口大小，k为联合双边滤波器的系数的归一化系数项；

其中，，为两个高斯核函数，为空间域核函数，为强度域核函数，k的作用是将求解的两个核函数，进行归一化，以应对各种不同的红外热像仪采集到的红外热图像；i,j，i’,j’图像的像素点索引。

3.如权利要求2所述的智能化红外图像场景增强方法，其特征在于，所述，两个核函数分别控制联合双边滤波时获取的滤波窗口内细节分量的权重，其中，

其中，和是滤波窗口内的各具体灰度空间域和强度域的标准差，定义了高斯核函数的范围，决定了滤波窗口内图像边缘的最小变化幅值，定义了高斯核函数的范围，决定了相邻帧图像中对应位置像素点的滤波窗口大小，并且该参数的大小应当随着整幅图像尺寸的变化而变化，如果两帧图像的滤波窗口幅度变化小于，则该部分灰度将会联合双边滤波器平滑并分离到基频层内，反之若幅度变化大于，则该部分灰度将会被分离到细节层中。

4.如权利要求1所述的智能化红外图像场景增强方法，其特征在于，所述梯度项的表达式如下：

其中，x，y表示水平及垂直方向，和为水平及垂直方向的梯度，为梯度标准差，表示相邻帧中对应像素点位置的梯度变化等级；该计算意思为基准帧图像 IB 和参考帧图像 IR 的梯度计算。

5.如权利要求1所述的智能化红外图像场景增强方法，其特征在于，在所述步骤S3中，在对细节层分量与基频层分量被分别提取之后，对上述两个分量进行相应的增强及直方图均衡化处理，并将得到的处理结果进行回叠，以得到最终的增强效果。