CN107464229A - 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法 - Google Patents

一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107464229A
CN107464229A CN201710694572.8A CN201710694572A CN107464229A CN 107464229 A CN107464229 A CN 107464229A CN 201710694572 A CN201710694572 A CN 201710694572A CN 107464229 A CN107464229 A CN 107464229A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
mrow
details
msub
waveguide filter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710694572.8A
Other languages
English (en)
Inventor
李科
张志恒
谢轲
原亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aerospace Haiying Photoelectric Technology Development Co., Ltd. (Tianjin)
Original Assignee
Tianjin Jinhang Institute of Technical Physics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin Jinhang Institute of Technical Physics filed Critical Tianjin Jinhang Institute of Technical Physics
Priority to CN201710694572.8A priority Critical patent/CN107464229A/zh
Publication of CN107464229A publication Critical patent/CN107464229A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20224—Image subtraction

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明属于红外图像显示处理技术领域，具体涉及一种具备噪声抑制能力的高动态范围红外图像数字细节增强方法。本发明提出的红外图像数字细节增强方法，使用两个具有不同平滑尺度系数的向导滤波器，分别对14位原始图像进行滤波，然后通过矩阵减法得到细节图像，最后再通过矩阵加法，与转换得到的8位图像相加，由此能够实现对红外图像的噪声进行有效抑制，对数字细节进行增强。

Description

一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法
技术领域
本发明属于红外图像显示处理技术领域，具体涉及一种具备噪声抑制能力的高动态范围红外图像数字细节增强方法。
背景技术
随着红外探测器技术的不断发展，红外成像技术越来越广泛地应用于安防监控和疾病预防等诸多领域。与可见光图像相比，红外图像对比度弱、细节信息较少，而且红外探测器输出的模拟信号通常采样为14位精度的高动态范围数字红外图像，与大多数的8位显示系统并不兼容，不能直接用于成像显示。因此，需要将高动态范围的红外图像数据转换为适合显示的8位图像数据格式，并提升红外图像数字细节显示效果。
在多种红外图像动态范围变换细节增强显示方法中，基于分层处理的方法是目前的研究热点，该类方法应用滤波器将输入图像信号分离为低频图像信号和高频图像信号，对低频图像信号进行动态范围压缩，将高频图像信号作为细节信息直接叠加在压缩后的低频图像信号上，实现动态范围转换和细节增强。该类方法在红外图像显示方面取得了较好效果。但是，由于图像中的细节信息与噪声无本质上的明显差异，该类方法对噪声的抑制能力较弱。因此，需要提出一种能够显著提高红外图像的显示效果的细节增强显示方法。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明的目的是提出一种具有噪声抑制能力的高动态范围红外图像数字细节增强方法，实现不同场景红外图像的自适应显示，提高图像的表现力。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提出一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法，该方法包括如下步骤：
S1、输入14位原始图像，使用第一向导滤波器对14位原始图像进行滤波，得到第一低通滤波图像，使用第二向导滤波器对14位原始图像进行滤波，得到第二低通滤波图像；
S2、使用矩阵减法，将第一低通滤波图像与第二低通滤波图像相减，得到细节图像；
S3、将细节图像乘以可调细节增强系数，得到细节增强图像；
S4、使用直方图算法，将第一低通滤波图像由14位图像转换为8位图像；
S5、使用矩阵加法，将8位图像与细节增强图像相加，得到数字细节增强的8位增强图像。
进一步地，第一向导滤波器的平滑尺度系数小于第二向导滤波器的平滑尺度系数。
进一步地，第一向导滤波器的平滑尺度系数为80。
进一步地，第二向导滤波器的平滑尺度系数为800。
进一步地，可调细节增强系数的数值大于0且小于等于2。
进一步地，向导滤波器的表述如下式所示：
其中，pi为向导图像中的一点，qi为输出图像中对应的点，wk为一个窗口，|w|为窗口wk内像素的个数，i为正在处理的像素点，k为wk窗口中每个像素点，分别为向导图像p在窗口wk内方差，为图像p在wk内的均值，ε为平滑尺度系数；向导图像与14位原始图像相同。
(三)有益效果
本发明提出的抑制噪声的红外图像数字细节增强方法，使用两个具有不同平滑尺度系数的向导滤波器，分别对14位原始图像进行滤波，然后通过矩阵减法得到细节图像，最后再通过矩阵加法，与转换得到的8位图像相加，由此能够实现对红外图像的噪声进行有效抑制，对数字细节进行增强。
附图说明
图1为本发明实施例红外图像数字细节增强方法的具体步骤；
图2为本发明实施例的第一低通滤波图像；
图3为本发明实施例的第二低通滤波图像；
图4为本发明实施例的细节图像
图5为本发明实施例的细节增强图像；
图6为本发明实施例的8位图像；
图7为本发明实施例的8位增强图像。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本实施例提出一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法，该方法的具体步骤如图1所示，包括：
S1、输入14位原始图像I，使用第一向导滤波器(平滑尺度系数ε＝80)对14位原始图像I进行滤波，得到第一低通滤波图像B1，如图2所示；使用第二向导滤波器(平滑尺度系数ε＝800)对14位原始图像I进行滤波，得到第二低通滤波图像B2，如图3所示。
其中，向导滤波器的表述如下式所示：
其中，pi为向导图像中的一点，qi为输出图像中对应的点，wk为一个窗口，|w|为窗口wk内像素的个数，i为正在处理的像素点，k为wk窗口中每个像素点，分别为向导图像p在窗口wk内方差，为图像p在wk内的均值，ε为平滑尺度系数；向导图像与14位原始图像相同。
S2、使用矩阵减法，将第一低通滤波图像B1与第二低通滤波图像B2相减，得到细节图像D，如图4所示。
S3、将细节图像D乘以可调细节增强系数λ＝2(0＜λ≤2)，得到细节增强图像Dp，如图5所示。其中，λ值越大，细节越明显。
S4、使用直方图算法，将第一低通滤波图像B1由14位图像转换为8位图像O_8b，如图6所示。
S5、使用矩阵加法，将8位图像O_8b与细节增强图像Dp相加，得到数字细节增强的8位增强图像O_8b’，如图7所示。由此得到最终的能够抑制噪声的数字细节增强的红外图像。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、输入14位原始图像，使用第一向导滤波器对所述14位原始图像进行滤波，得到第一低通滤波图像，使用第二向导滤波器对所述14位原始图像进行滤波，得到第二低通滤波图像；
S2、使用矩阵减法，将所述第一低通滤波图像与所述第二低通滤波图像相减，得到细节图像；
S3、将所述细节图像乘以可调细节增强系数，得到细节增强图像；
S4、使用直方图算法，将所述第一低通滤波图像由14位图像转换为8位图像；
S5、使用矩阵加法，将所述8位图像与所述细节增强图像相加，得到数字细节增强的8位增强图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一向导滤波器的平滑尺度系数小于所述第二向导滤波器的平滑尺度系数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一向导滤波器的平滑尺度系数为80。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二向导滤波器的平滑尺度系数为800。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可调细节增强系数的数值大于0且小于等于2。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向导滤波器的表述如下式所示：
<mrow> <msub> <mi>q</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mo>|</mo> <mi>w</mi> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> </mrow> </mfrac> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>+</mo> <mfrac> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;sigma;</mi> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <mi>&amp;epsiv;</mi> </mrow> </mfrac> <mover> <msub> <mi>p</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，pi为向导图像中的一点，qi为输出图像中对应的点，wk为一个窗口，|w|为窗口wk内像素的个数，i为正在处理的像素点，k为wk窗口中每个像素点，分别为向导图像p在窗口wk内方差，为图像p在wk内的均值，ε为平滑尺度系数；所述向导图像与所述14位原始图像相同。
CN201710694572.8A 2017-08-15 2017-08-15 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法 Pending CN107464229A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710694572.8A CN107464229A (zh) 2017-08-15 2017-08-15 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710694572.8A CN107464229A (zh) 2017-08-15 2017-08-15 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107464229A true CN107464229A (zh) 2017-12-12

Family

ID=60549633

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710694572.8A Pending CN107464229A (zh) 2017-08-15 2017-08-15 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107464229A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109064413A (zh) * 2018-07-03 2018-12-21 赛诺微医疗科技（浙江）有限公司 图像对比度增强方法及采用其的图像采集医疗设备
WO2019228481A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Systems and methods for image processing
CN111652820A (zh) * 2020-06-02 2020-09-11 昆明物理研究所 校正红外图像条纹非均匀性的方法、装置与图像处理系统
CN112190838A (zh) * 2019-07-08 2021-01-08 株式会社日立制作所 运动体跟踪装置和放射线治疗系统以及运动体的跟踪方法
CN115018737A (zh) * 2022-08-04 2022-09-06 四川迪晟新达类脑智能技术有限公司 一种红外热像增强方法及装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101212560A (zh) * 2007-12-21 2008-07-02 上海广电集成电路有限公司 逐点提高视频图像清晰度的处理方法
CN101610347A (zh) * 2008-06-20 2009-12-23 上海传语网络科技有限公司 一种视频图像增强处理系统和方法
CN101950412A (zh) * 2010-07-23 2011-01-19 北京理工大学 一种红外图像细节增强和动态范围压缩方法
CN103530896A (zh) * 2013-09-25 2014-01-22 电子科技大学 一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
CN104574330A (zh) * 2013-10-18 2015-04-29 中国航天科工集团第三研究院第八三五八研究所 一种可应对高动态范围红外图像的数字细节增强实现方法
CN105957030A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 成都市晶林科技有限公司 一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101212560A (zh) * 2007-12-21 2008-07-02 上海广电集成电路有限公司 逐点提高视频图像清晰度的处理方法
CN101610347A (zh) * 2008-06-20 2009-12-23 上海传语网络科技有限公司 一种视频图像增强处理系统和方法
CN101950412A (zh) * 2010-07-23 2011-01-19 北京理工大学 一种红外图像细节增强和动态范围压缩方法
CN103530896A (zh) * 2013-09-25 2014-01-22 电子科技大学 一种红外图像的图像压缩和细节增强方法
CN104574330A (zh) * 2013-10-18 2015-04-29 中国航天科工集团第三研究院第八三五八研究所 一种可应对高动态范围红外图像的数字细节增强实现方法
CN105957030A (zh) * 2016-04-26 2016-09-21 成都市晶林科技有限公司 一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019228481A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Systems and methods for image processing
US11599982B2 (en) 2018-05-30 2023-03-07 Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. Systems and methods for image processing
CN109064413A (zh) * 2018-07-03 2018-12-21 赛诺微医疗科技（浙江）有限公司 图像对比度增强方法及采用其的图像采集医疗设备
CN109064413B (zh) * 2018-07-03 2021-05-18 赛诺微医疗科技（浙江）有限公司 图像对比度增强方法及采用其的图像采集医疗设备
CN112190838A (zh) * 2019-07-08 2021-01-08 株式会社日立制作所 运动体跟踪装置和放射线治疗系统以及运动体的跟踪方法
CN111652820A (zh) * 2020-06-02 2020-09-11 昆明物理研究所 校正红外图像条纹非均匀性的方法、装置与图像处理系统
CN111652820B (zh) * 2020-06-02 2023-05-23 昆明物理研究所 校正红外图像条纹非均匀性的方法、装置与图像处理系统
CN115018737A (zh) * 2022-08-04 2022-09-06 四川迪晟新达类脑智能技术有限公司 一种红外热像增强方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107464229A (zh) 一种抑制噪声的红外图像数字细节增强方法
EP3087730B1 (en) Method for inverse tone mapping of an image
CN105957030A (zh) 一种应用于红外热像仪图像细节增强和噪声抑制方法
CN103856767A (zh) 用于处理图像的方法和设备
US20160364840A1 (en) Image Amplifying Method, Image Amplifying Device, and Display Apparatus
US20030091232A1 (en) Method and system for improving color images
CN103325098A (zh) 基于多尺度处理的高动态红外图像增强方法
EP1225544A3 (en) Image processing method and apparatus, recording medium and imaging apparatus
CN104157003B (zh) 一种基于正态分布调节的热图像细节增强方法
US20220272384A1 (en) Image compression
CN107784639A (zh) 一种无人机遥感图像改进多边滤波去噪方法
US10510140B2 (en) Method for tone adapting an image to a target peak luminance LT of a target display device
CN106067164A (zh) 基于自适应小波域处理的彩色图像对比度增强算法
CN104680484B (zh) 一种图像增强的方法及装置
WO2004090813A3 (en) Spatial image conversion
CN104486607A (zh) 一种图像色度降噪的方法及装置
CN104243948B (zh) 2d图像转3d图像的深度调整方法及装置
CN107451986A (zh) 一种基于融合技术的单幅红外图像增强方法
WO2020186848A1 (zh) 一种图像增强方法及装置
TWI711005B (zh) 影像亮度調整方法及計算機程式產品
US8428381B2 (en) Image compression method with variable quantization parameter
CN116309233A (zh) 一种基于夜视增强的红外与可见光图像融合方法
Iwahashi et al. Non separable 3D lifting structure compatible with separable quadruple lifting DWT
WO2017094504A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、及び、プログラム
CN101610347A (zh) 一种视频图像增强处理系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20180115

Address after: 300192 building four and 3 Building No. 58, No. 1, Nankai District space Road, Tianjin

Applicant after: Aerospace Haiying Photoelectric Technology Development Co., Ltd. (Tianjin)

Address before: No. 58 Central West Road, Tianjin Dongli district airport economic zone, Tianjin

Applicant before: Tianjin Jinhang Technical Physics Research Institute

TA01 Transfer of patent application right
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20171212

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication