CN108805942B - 一种红外图像宽动态压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于红外图像处理技术领域，公开了一种红外图像宽动态压缩方法，其特征在于，其具体方法步骤如下：a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0，65536]之间的图像数据；b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图；c.分析统计直方图，确定直方图动态范围、最值；d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值；e.利用灰度调整后的nDiscardMax、nDiscardMin和nGrayDiscRange计算线性映射的对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright；f.利用对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright，将调整后图像的16bit数据进行线性映射，变为8bit数据，同时进行饱和截断处理，使8bit数据处于[0，255]范围内。发明方法将16bit数据压缩为8bit数据时，充分利用有限的灰度动态范围，较好地保持了地面物体的对比度和细节的清晰度。

Description

一种红外图像宽动态压缩方法
技术领域
本发明属于红外图像处理技术领域，尤其涉及到一种红外图像宽动态压缩方法。
背景技术
现有的红外图像动态范围映射方法在将16bit的原始数据转化为8bit的数据进行数字显示时，数据动态范围被直接线性压缩，当场景中动态范围不连续时，必然浪费显示的动态范围。由于天空区域和地面区域温差较大，成像的灰度级动态范围间隔也较大。其中，地面物体的灰度范围通常集中在高温区域，天空区域的灰度范围通常集中在低温区域，采用传统线性映射的方法对16bit的整个灰度范围进行压缩时，就会降低地面物体的灰度对比度，丢失细节信息。为此需要对不同温度段之间的空白灰度压缩，然后再进行灰度的线性映射，充分利用所有的动态范围显示场景信息。
因而，本发明提出一种红外图像宽动态压缩方法，通过压缩直方图进行线性映射，可以解决了现有技术的缺点，避免天空区域与地面物体的温差过大时对动态范围映射效果的影响，使地面物体区域始终保持更强对比度和更多细节。
发明内容
本发明目的是为了克服现有技术中的不足，故提出了提供一种红外图像宽动态压缩方法，以解决目前所面临的技术缺点。
为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现：
一种红外图像宽动态压缩方法，其具体方法步骤如下：
a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0，65536]之间的图像数据；
b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图；
c.分析统计直方图，确定直方图动态范围、最值；确定源图像最小灰度级nOriMax和最大灰度级nOriMin，计算高低温对应的灰度级、各抛弃比例为fSigma的像素数后的最大截断灰度级nDiscardMax和最小截断灰度级nDiscardMin；
d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值；
e.利用灰度调整后的nDiscardMax、nDiscardMin和nGrayDiscRange计算线性映射的对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright；
f.利用对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright，将调整后图像的16bit数据进行线性映射，变为8bit数据，同时进行饱和截断处理，使8bit数据处于[0，255]范围内。
优选地，所述用计数数组方式进行灰度调整的具体方法如下：
c.设定计数数组与直方图数据等大，初始化值为0；
d.遍历直方图，修改计数数组对应索引位置和后续数据；
c.根据计数数组，调整原始图像的数据和动态范围数据；
d.调整原始图像数据灰度值。
优选地，所述遍历直方图的具体方法是：当像素个数小于阈值nDensityThresh时，计数数组对应索引位置的值加1，并且将后续值全部赋值为1；当遇到新的小于阈值的概率密度值时，计数数组对应索引位置再增加1，并且后续数据全部赋值为2；以此类推。
优选地，所述调整原始图像数据灰度值的具体方法是：以原始图像数据为索引，灰度减少值等于计数数组值；最大截断灰度级nDiscardMax和动态范围nGrayDiscRange都减去计数数组中的最大值。
本发明的优点和有益效果是：
1.本发明方法将16bit数据压缩为8bit数据时，充分利用有限的灰度动态范围，较好地保持了地面物体的对比度和细节的清晰度。
2.该图像数据动态范围压缩方法，充分利用了可现实的灰度范围，保持了更强的对比度和更多的细节，适用于红外热成像系统的动态范围调整。
附图说明
图1是本发明方法的原理示意图；
具体实施方式
以下结合本发明结构附图和实施例对本发明产品作进一步描述，实施例的描述仅为便于理解和应用本发明，而非对本发明保护的限制。
方法概述：一种红外图像数据动态范围压缩方法，是根据对原始16bit的直方图分析，确定合适的数据起止范围和压缩范围，对压缩范围内的数据比较，确定不同灰度级压缩的深度并记录，然后对原图像灰度级以及统计直方图得到起止范围进行调整，再计算映射系数和偏移量，最后进行线性映射，并将范围以外的灰度级进行截断处理来实现的。
实施例1
如附图1所示，一种红外图像宽动态压缩方法，其具体方法步骤如下：
a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0，65536]之间的图像数据；
b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图；
c.分析统计直方图，确定直方图动态范围、最值；确定源图像最小灰度级nOriMax和最大灰度级nOriMin，计算高低温对应的灰度级、各抛弃比例为fSigma的像素数后的最大截断灰度级nDiscardMax和最小截断灰度级nDiscardMin；
d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值；
e.利用灰度调整后的nDiscardMax、nDiscardMin和nGrayDiscRange计算线性映射的对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright；
f.利用对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright，将调整后图像的16bit数据进行线性映射，变为8bit数据，同时进行饱和截断处理，使8bit数据处于[0，255]范围内。
优选地，所述用计数数组方式进行灰度调整的具体方法如下：
a.设定计数数组与直方图数据等大，初始化值为0；
b.遍历直方图，修改计数数组对应索引位置和后续数据；
c.根据计数数组，调整原始图像的数据和动态范围数据；
d.调整原始图像数据灰度值。
所述遍历直方图的具体方法是：当像素个数小于阈值nDensityThresh时，计数数组对应索引位置的值加1，并且将后续值全部赋值为1；当遇到新的小于阈值的概率密度值时，计数数组对应索引位置再增加1，并且后续数据全部赋值为2；以此类推。所述调整原始图像数据灰度值的具体方法是：以原始图像数据为索引，灰度减少值等于计数数组值；最大截断灰度级nDiscardMax和动态范围nGrayDiscRange都减去计数数组中的最大值。
以上所述仅是本发明的优选应用实施方式，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润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种红外图像宽动态压缩方法，其特征在于，其具体方法步骤如下：
a.抽选出原始16bit图像数据中介于[0，65536]之间的图像数据；
b.依据上述抽选的图像数据画出统计直方图；
c.分析统计直方图，确定直方图动态范围、最值；确定源图像最大灰度级nOriMax和最小灰度级nOriMin，计算高低温对应的灰度级、各抛弃比例为fSigma的像素数后的最大截断灰度级nDiscardMax和最小截断灰度级nDiscardMin；
d.用灰度压缩计数数组调整原图像的灰度值；
e.利用灰度调整后的nDiscardMax、nDiscardMin和nGrayDiscRange计算线性映射的对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright；
其中，所述nGrayDiscRange为各抛弃比例为fSigma的像素数后的截断灰度级的范围，即：
nGrayDiscRange＝[nDiscardMin，nDiscardMax]；
f.利用对比度参数fContrast和亮度偏移参数nBright，将调整后图像的16bit数据进行线性映射，变为8bit数据，同时进行饱和截断处理，使8bit数据处于[0，255]范围内。
2.根据权利要求1所述的一种红外图像宽动态压缩方法，其特征在于，所述用灰度压缩计数数组进行灰度调整的具体方法如下：
a.设定计数数组与直方图数据等大，初始化值为0；
b.遍历直方图，修改计数数组对应索引位置和后续数据；
c.根据计数数组，调整原始图像的数据和动态范围数据；
d.调整原始图像数据灰度值。
3.根据权利要求2所述的一种红外图像宽动态压缩方法，其特征在于，所述遍历直方图的具体方法是：当像素个数小于阈值nDensityThresh时，计数数组对应索引位置的值加1，并且将后续值全部赋值为1；当遇到新的小于阈值的概率密度值时，计数数组对应索引位置再增加1，并且后续数据全部赋值为2；并以此类推。
4.根据权利要求2或3所述的一种红外图像宽动态压缩方法，其特征在于，所述调整原始图像数据灰度值的具体方法是：以原始图像数据为索引，灰度减少值等于计数数组值。
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