[发明专利]基于优化CLAHE的红外图像增强方法与系统

说明书

本发明涉及红外图像增强技术领域，提供一种基于优化CLAHE的红外图像增强方法与系统，包括：接收红外探测器输入的高动态范围(HDR)的红外图像，并进行预处理；图像压缩过程，将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围；采用优化后的CLAHE算法，对所述低动态范围的红外图像进行处理，输出增强后的低动态范围红外图像。本发明的基于优化CLAHE的红外图像增强方法与系统，可解决现有红外图像增强算法的局部噪声放大问题。

技术领域

本发明涉及红外图像处理技术领域，具体而言涉及一种基于优化CLAHE的红外图像增强方法与系统。

背景技术

红外热成像技术有效地拓宽了人类的视力范围，在军事和民用领域都有广泛的应用。

图像增强技术是最常见的红外图像处理技术之一，且具有较强的适应性，选择适当的图像增强算法就能应用于不同场景下的红外成像。

发明内容

本发明第一方面提供一种基于优化CLAHE的红外图像增强方法与系统，旨在解决现有红外图像增强算法的局部噪声放大问题。

为实现上述目的，本发明的第一方面提出一种基于优化CLAHE的红外图像增强方法，包括：

步骤S1：接收红外探测器输入的高动态范围(HDR)的红外图像，并进行预处理；

步骤S2：图像压缩过程，将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围；

步骤S3：采用优化后的CLAHE算法，对所述低动态范围的红外图像进行处理，输出增强后的低动态范围红外图像。

优选地，所述步骤S1中的预处理包括非均匀性校正、盲元替换、图像降噪中的至少一种。

优选地，所述步骤S2中采用单平台直方图均衡化方法对红外图像进行压缩处理，压缩处理过程包括以下步骤：

(1)统计红外图像的灰度直方图；

(2)裁减掉灰度直方图中超出预设阈值的部分；

(3)统计灰度累积直方图分布，并映射到目标灰度空间；

(4)根据映射函数将高动态范围的红外图像映射到低动态范围并输出。

优选地，所述步骤S3中采用优化后的CLAHE算法对所述低动态范围的红外图像进行处理的过程包括：

(1)将低动态范围的红外图像分成多个大小为N*N的区域；

(2)统计每块区域的灰度直方图，根据初始裁剪阈值对每块区域的直方图进行首次裁剪；

(3)统计每块区域裁剪掉的像素个数，并根据每块区域裁剪掉的像素个数为各区域设置新的裁剪阈值；

(4)根据各区域新的裁剪阈值再次裁剪其灰度直方图，并将裁剪掉的部分均匀分配到整个区间；

(5)根据第二次裁剪后的灰度直方图获得相应的灰度直方图累积分布函数，并将其映射到指定的灰度空间；

(6)根据像素位置和每个区域的灰度映射函数进行图像的双线性插值运算，得到增强后的红外图像。

根据本发明的第二方面还提出一种基于优化CLAHE的红外图像增强系统，包括：

用于接收红外探测器输入的高动态范围(HDR)的红外图像，并进行预处理的第一模块；

用于将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围的第二模块；

用于采用优化后的CLAHE算法，对所述低动态范围的红外图像进行处理，输出增强后的低动态范围红外图像的第三模块；

其中，所述第二模块被设置成采用单平台直方图均衡化方法对红外图像进行压缩处理；