[发明专利]海面红外图像增强方法、装置、计算机和存储介质

说明书

本发明公开一种海面红外图像增强方法，包括：输入待增强的海面红外图像，对所述待增强的海面红外图像进行顶帽变换得到感兴趣区域；对所述感兴趣区域图像进行自适应分割得到所述待增强的海面红外图像的辐射源二值化标记图像，并利用所述辐射源二值化标记图像确定辐射源区域图像，以及根据所述辐射源二值化标记图像构建辐射源抑制图像；以海天线为基准确定所述海面红外图像的陆空区域局部照度图和海水区域局部照度图；根据所述陆空区域局部照度图和所述海水区域局部照度图构建局部导引图对所述待增强的海面红外图像进行背景增强得到所述海面红外图像的背景增强图；将所述辐射源区域图像叠加至所述海面红外图像背景增强图上得到所述海面红外图像的增强结果。

技术领域

本发明属于图像增强技术领域，尤其是一种海面红外图像增强方法、装置、计算机和存储介质。

背景技术

常见的边海防监控系统的成像模块主要由可见光成像模块和红外成像模块组成，其中红外成像技术吸收热辐射生成图像，具有不受依赖可见光照条件、全天候工作等优点。由于红外成像技术原理的局限性、大气环境的干扰和传输介质对红外辐射的衰减等，造成采集到的海面红外图像存在空间相关性强、空间分辨率低、图像对比度较低、细节模糊缺少等问题，会给目标检测、识别、分析和监控带来不利影响。因此提升红外图像的对比度和目标细节是红外图像的增强算法的重要目的。为了增强红外图像的细节和对比度，多种有效的红外图像增强算法已经被提出，可以分为以下几类：

一、基于直方图的红外图像增强算法，这类方法根据像素点所占据的灰度级的分布均匀情况，判断该图像拥有更高的对比度和更大的动态范围为思想，利用累积分布函数将指定的输入灰度级映射为输出的灰度级，以次计算均匀概率密度函数，从而扩大图像灰度级的动态范围提升对比度。这类方法只关注全局或者局部图像，不考虑图像结构特征容易，因此丢失图像细节；

二、非锐化掩模红外图像增强算法，这类算法核心在于认为图像的细节和轮廓边缘属于高频成分，希望维持甚至限制低频信息，同时增强高频分量。因此通过类似高斯滤波器这样的抑制高频分量通过的滤波器提取低频分量，利用原图减去低频成分的做法提取高频成分，然后采用约束低频分量并对高频成分适当加以权重放大，实现增强图像目标细节和边缘。常见的低通滤波器包括高斯滤波器、双边滤波器和引导滤波器；也有通过其他变换域如小波域、Curvelet、Contoulet以及shearlet等变换域提取低频和高频成分；以几何分解为主要思想的形态学滤波器将图像进行多尺度几何分解的方式也可以看作是非锐化掩模的分支。这类增强方法依赖空间滤波器选择和增益权重参数，传统低通滤波器会导致图像平滑时过冲和欠抽，导致增强图像出现伪影；然而高频分量可能包含残留噪声，不恰当的增益权重会导致噪声被放大等问题。

三、Retinex红外图像增强算法。此类算法模型认为人眼观察到物体的颜色不由反射到人眼的可见光决定，而是由物体或者场景表明固有的反射系数所决定。这里将反射到人眼的可见光认为是均匀且缓慢变换的，并将其定义为照度分量，将目标表面的本质信息定义为反射分量。在计算方式上采用低通滤波器估计图像在对数域上的照度分量，在经过指数运算返回至空间域从而获得目标表面的本质信息。虽然与非锐化掩模方法的理论不同，但是目的和计算方式有着一致性。图像增强后的质量受滤波器本身影响，不能准确估计照度分量以及不具备较好的保护边缘功能，导致图像细节边缘处出现光晕，图像容易失真。

综上所述，现有红外图像增强方法主要存在以下几点问题：红外图像中辐射源和背景同时增强时容易产生相互影响；容易在边缘处出现梯度反转，从而出现伪影；无法有效针对目标细节进行提升，容易带来放大噪声、最佳滤波器系数和权重系数选择困难。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例提供一种海面红外图像增强方法，其特征在于，包括：

输入待增强的海面红外图像，对所述待增强的海面红外图像进行顶帽变换得到感兴趣区域；