[发明专利]基于局部自适应CLAHE的红外图像去噪增强方法、装置、系统与计算机可读存储介质

说明书

本发明提供一种基于局部自适应CLAHE的红外图像去噪增强方法、装置、系统与计算机可读存储介质，其包括接收红外探测器的高动态范围(HDR)的红外图像，预处理后压缩生成低动态范围的红外图像；将低动态范围红外图像进行区域分块处理，并对各个子块进行对比度受限阈值Cliplimit的设置；统计各子块的灰度直方图，根据Cliplimit二次裁剪灰度直方图，并将裁剪掉的部分均匀分配到整个区间，获得各子块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；双线性插值运算处理，输出增强后的红外图像。本发明的方法相比于现有CLAHE算法，提供了一种新的自适应方式设置子块的对比度受限阈值Cliplimit设置，可进一步提高图像对比度，显示更多细节信息，同时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局部自适应CLAHE的红外图像去噪增强方法、系统与计算机可读存储介质。

背景技术

限制对比度直方图均衡算法(CLAHE)是一种在自适应直方图均衡化(AHE)算法基础上改进的图像处理方法，虽然AHE算法可以改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节，但同时存在过度放大图像中相同区域的噪声问题，而CLAHE算法可在一定成都上限制这种不利的放大。

CLAHE算法在使用过程中，通过对比度限幅的特性应用到全局直方图均衡化中，通过限制AHE算法的对比提高程度抑制噪声，但传统的CLAHE作为一种局部灰度映射算法的红外图像增强方法，其对比度受限阈值Cliplimit是根据子块的数量和截断阈值选择，可能会导致部分细节未能显示的问题或者显示过度导致整体图像的噪声加大等问题。

对此，现有技术中尝试对CLAHE算法的具体应用进行改进，例如在申请号为201910404895.8文献中提出一种基于离散小波变换的自动CLAHE图像增强方法，提出一种自动设置切割点Cliplimit的Auto CLAHE方法，S是每个块中的像素数量，R是块内的动态范围，σ是子块的标准差；avg子块像素的平均值，c是一个较小数值。其中，CN107784637A一种红外图像增强的方法中，其Cliplimit＝0.1*(K_max-K_min)，K_max、K_min表示每个子块图像中的最大、最小灰度；其最大、最小值可能为噪点，这样也会是图像Cliplimit高于正常值，选取不当导致局部噪声过大的问题。

现有技术文献：

专利文献1：CN110136084A基于离散小波变换的自动CLAHE图像增强方法、装置、系统及存储介质

专利文献2：CN107784637A一种红外图像增强的方法

发明内容

本发明目的在于提供一种基于局部自适应CLAHE的红外图像去噪增强方法，通过自适应调节对比度受限阈值Cliplimit的方法，解决红外图像局部对比度及细节的强度不够的问题，降低图像的局部噪声。

根据本发明目的的第一方面提出一种基于局部自适应CLAHE的红外图像去噪增强方法，包括以下步骤：

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

步骤S2：图像压缩，将高动态范围的红外图像压缩至低动态范围的红外图像；

步骤S3：将压缩后的低动态范围红外图像进行区域分块处理，并对各个子块进行对比度受限阈值Cliplimit的设置；

步骤S4：统计各子块的灰度直方图，根据步骤S3确定的对比度受限阈值Cliplimit，二次裁剪灰度直方图，并将裁剪掉的部分均匀分配到整个区间，获得各子块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；

步骤S5：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，输出增强后的低动态范围红外图像。