CN112152632B - 一种红外图像灰度数据压缩的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种红外图像灰度数据压缩的方法，首先获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值，以确定用户指定温度区间。之后通过查询映射表确定上述温度区间所对应的灰度值区间，将原始灰度数据中大于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最大灰度值，并将原始灰度数据中小于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最小灰度值，以排除温度区间之外图像的干扰，并实现灰度数据的压缩；而将灰度值区间的灰度值映射至最大灰度值与最小灰度值之间的区间内，可以有效提高处于温度区间内图像的对比度，实现图像增强。本发明的另一目的在于提供一种红外图像灰度数据压缩系统，同样具有上述有益效果。

Description

一种红外图像灰度数据压缩的方法及系统

技术领域

本发明涉及红外图像处理技术领域，特别是涉及一种红外图像灰度数据压缩的方法以及一种红外图像灰度数据压缩系统。

背景技术

在红外热像仪工作过程中，红外探测器将采集到的红外灰度图像数据通常需要送入FPGA等处理器芯片中，处理器芯片对灰度数据进行处理。通常探测器输出的灰度数据所占用的bit位数较多，而实际的灰度数值通常集中于较小的范围内。这样不仅导致所占用的存储空间较多，有大量的空间被浪费，而且得到的图像对比度较低，不便于用户对图像进行观察和使用。因此在处理器芯片中需要采用数据压缩的方式对灰度数据进行处理，将灰度数据的bit位数进行压缩，同时可以增加图像的对比度。

传统上红外灰度图像的数据压缩有直方图统计、线性映射等方式。对一帧灰度图像进行直方图统计，根据灰度值的分布密度，将原有的灰度数据映射到新的灰度数据上。或者直接根据线性函数实现新旧灰度数据的映射。原灰度数据占用的bit位数较多，而新灰度数据占用的bit位数较少，从而实现对灰度数据的压缩。

传统方法完全依赖于灰度图像数据，并对整帧图像进行处理。但是在实际情况中，使用者可能只对某一温度区间内的红外图像感兴趣，希望对该区间内的图像对比度进行较大的提升，而对于区间外的图像则没有要求。所以如何满足对用户指定温度区间图像的灰度值压缩与图像增强是本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种红外图像灰度数据压缩的方法，可以满足对用户指定温度区间图像的灰度值压缩与图像增强；本领域的另一目的在于提供一种红外图像灰度数据压缩系统，可以满足对用户指定温度区间图像的灰度值压缩与图像增强。

为解决上述技术问题，本发明提供一种红外图像灰度数据压缩的方法，包括：

获取目标红外图像的原始灰度数据；

获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；

从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；

将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

可选的，所述从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值包括：

从所述映射表中确定与所述高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询所述温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中确定与所述低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询所述温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

可选的，所述最大灰度值为1023，所述最小灰度值为0。

可选的，所述将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据包括：

调用灰度映射模型，根据所述原始灰度数据得到压缩灰度数据；

所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

可选的，所述α的值为1。

本发明还提供了一种红外图像灰度数据压缩系统，包括红外探测器，处理器和闪存；所述红外探测器用于获取目标红外图像，所述闪存存储有映射表，所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；

所述处理器用于：

获取所述目标红外图像的原始灰度数据；

获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；

从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；

将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

可选的，所述处理器具体用于：

从所述映射表中确定与所述高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询所述温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中确定与所述低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询所述温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

可选的，所述最大灰度值为1023，所述最小灰度值为0。

可选的，所述处理器具体用于：

调用灰度映射模型，根据所述原始灰度数据得到压缩灰度数据；所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

可选的，所述α的值为1。

本发明所提供的一种红外图像灰度数据压缩的方法，包括获取目标红外图像的原始灰度数据；获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；从映射表中查询高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从映射表中查询低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；将原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将原始灰度数据中小于灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将原始灰度数据中位于灰度上限值与灰度下限值之间的灰度值映射到最大灰度值与最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

首先获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值，以确定用户指定温度区间。之后通过查询映射表确定上述温度区间所对应的灰度值区间，将原始灰度数据中大于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最大灰度值，并将原始灰度数据中小于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最小灰度值，以排除温度区间之外图像的干扰，并实现灰度数据的压缩；而将灰度值区间的灰度值映射至最大灰度值与最小灰度值之间的区间内，可以有效提高处于温度区间内图像的对比度，实现图像增强。

本发明的另一目的在于提供一种红外图像灰度数据压缩系统，同样具有上述有益效果，在此不再进行赘述。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的一种具体的红外图像灰度数据压缩方法的流程图；

图3为灰度映射模型的函数分布图；

图4为原始灰度数据对应的灰度图像；

图5为经过现有技术压缩映射后压缩灰度数据对应的灰度图像；

图6为经过本发明实施例所提供方法压缩映射后压缩灰度数据对应的灰度图像；

图7为本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩系统的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种红外图像灰度数据压缩的方法。在现有技术中，红外灰度图像的数据压缩有直方图统计、线性映射等方式，但是传统方法完全依赖于灰度图像数据，并对整帧图像进行处理。即在现有技术中，无法单独对用户指定温度区间内的图像进行专门的数据压缩和对比度增强。指定温度区间的图像灰度值差异远没有整帧图像灰度值差异明显，因此如果使用传统方法，虽然图像整体的对比度增加了，但是所关注区域或需观察目标的对比度没有增加或增加程度达不到使用的要求。且传统方法完全使用灰度数据，无法与温度值建立联系，无法满足使用者观察指定温度目标的需求。

而本发明所提供的一种红外图像灰度数据压缩的方法，包括获取目标红外图像的原始灰度数据；获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；从映射表中查询高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从映射表中查询低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；将原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将原始灰度数据中小于灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将原始灰度数据中位于灰度上限值与灰度下限值之间的灰度值映射到最大灰度值与最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩方法的流程图。

参见图1，在本发明实施例中，红外图像灰度数据压缩的方法包括：

S101：获取目标红外图像的原始灰度数据。

有关原始灰度数据具体的获取方法可以根据实际情况自行决定，在此不做具体限定。通常情况下，具体是首先通过红外探测器获取目标红外图像，然后从目标红外图像中提取出原始灰度数据。上述原始灰度数据通常对应一原始的灰度图像。

S102：获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值。

在本步骤中，具体会获取用户当前输入的，或提前输入的高温阈值以及低温阈值。上述高温阈值所对应的温度值需要大于低温阈值所对应的温度值，该高温阈值与低温阈值之间的温度区间即用户重点关注的温度区间。

需要说明的是，本步骤与上述S101之间并没有先后顺序，视具体情况而定，在此不做具体限定。

S103：从映射表中查询高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从映射表中查询低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值。

在本发明实施例中，所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系。上述映射表通常是预先建立的映射表，在该映射表中存储有各个温度值与灰度值的对应关系。在建立上述映射表时，通常需要首先将黑体的温度调整至各个温度值，并在每个温度值下，通过红外探测器获取该黑体的红外图像，并从该红外图像中得到红外图像中心点的灰度值作为上述黑体的温度值所对应的灰度值。有关计算灰度值以及调整黑体温度值的具体过程可以参考现有技术，在此不再进行赘述。

在本步骤中，会从上述映射表中查找高温阈值所对应的灰度值作为灰度上限值，并从上述映射表中查找低温阈值所对应的灰度值作为灰度下限值，而该灰度上限值与灰度下限值所确定的灰度值区间则为用户重点关注的灰度值区间，在本发明实施例中需要增加该区间内灰度图像的对比度，而排出该区间外灰度图像的干扰。

S104：将原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将原始灰度数据中小于灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将原始灰度数据中位于灰度上限值与灰度下限值之间的灰度值映射到最大灰度值与最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

本步骤具体分为三小步，当然下述三个步骤之间通常并没有先后顺序：第一步会将原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，以排除红外图像中温度大于上述高温阈值的区域的干扰；第二步会将原始灰度数据中小于灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，以排除红外图像中温度下于上述低温阈值的区域的干扰；第三步会将原始灰度数据中处于灰度下限值与灰度上限值之间的灰度值，映射到上述最小灰度值至最大灰度值这一区间中，从而生成新的压缩灰度数据。

通常情况下，上述最大灰度值通常需要大于上述灰度上限值，且最小灰度值通常需要小于上述灰度下限值，从而使得在映射处于灰度下限值与灰度上限值之间的灰度值时，可以有效增加由压缩灰度数据构成的灰度图像中，温度位于高温阈值与低温阈值之间不同温度区域的对比度。

本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩的方法，包括获取目标红外图像的原始灰度数据；获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；从映射表中查询高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从映射表中查询低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；将原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将原始灰度数据中小于灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将原始灰度数据中位于灰度上限值与灰度下限值之间的灰度值映射到最大灰度值与最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

有关本发明所提供的一种红外图像灰度数据压缩方法的具体内容将在下述发明实施例中做详细介绍。

请参考图2，图3，图4，图5以及图6，图2为本发明实施例所提供的一种具体的红外图像灰度数据压缩方法的流程图；图3为灰度映射模型的函数分布图；图4为原始灰度数据对应的灰度图像；图5为经过现有技术压缩映射后压缩灰度数据对应的灰度图像；图6为经过本发明实施例所提供方法压缩映射后压缩灰度数据对应的灰度图像。

参见图2，在本发明实施例中，红外图像灰度数据压缩的方法包括：

S201：获取目标红外图像的原始灰度数据。

S202：获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值。

上述S201至S202与上述发明实施例中S101至S102基本一致，详细内容请参考上述发明实施例，在此不再进行赘述。

S203：从映射表中确定与高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从映射表中确定与低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

由于在实际情况中，上述映射表中记载的温度值以及对应的灰度值，均是不连续的一个个数值。但是在实际情况中，用户可能会输入任意数值的高温阈值与低温阈值，此时上述高温阈值对应的温度值，以及低温阈值对应的温度值，可能并不会在映射表中具有完全对应的数值。而在本步骤中，在查询映射表的过程中，首先会确定映射表中记录的与高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，之后根据该温度上限值从映射表查询到其对应的灰度值作为灰度上限值；以及首先会确定映射表中记录的与低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，之后根据该温度下限值从映射表查询到其对应的灰度值作为灰度下限值，以便可以通过映射表准确的确定出上述灰度上限值以及灰度下限值。有关映射表的具体内容已在上述发明实施例中做详细介绍，在此不再进行赘述。

S204：调用灰度映射模型，根据原始灰度数据得到压缩灰度数据。

在本发明实施例中，所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

在本步骤中，通过上述分段函数，可以实现上述发明实施例中S104中所涉及的三个小步骤。而当原始灰度数据中灰度值X位于灰度上限值X_TH至灰度下限值X_TL之间时，会通过上述第二条公式将原始灰度数据中的灰度值X映射到最大灰度值Y_max与最小灰度值Y_min之间，实现红外图像灰度数据的压缩以及增强。

参见图3，在图3中横坐标X通常为原始灰度数据中的灰度值，而纵坐标Y通常为映射后压缩灰度数据中的灰度值。需要说明的是，通常情况下上述预设系数α的值通常为1，此时当原始灰度数据中灰度值X位于灰度上限值X_TH至灰度下限值X_TL之间时，会通过线性映射的方式将该灰度值映射到最大灰度值Y_max与最小灰度值Y_min之间；而当α的值不等于1时，具体会以非线性映射的方式将灰度值映射到最大灰度值Y_max与最小灰度值Y_min之间。具体的，当预设系数α的值小于1时，映射曲线会向上凸起，从而重点增加灰度图像中靠近低温阈值温度区域中图像的对比度；当预设系数α的值大于1时，映射曲线会向下凹陷，从而重点增加灰度图像中靠近高温阈值温度区域中图像的对比度。

具体的，在本发明实施例中，为了进一步增加由上述压缩灰度数据所构成的灰度图像的对比度，上述最大灰度值可以为1023，最小灰度值可以为0。即上述原始灰度数据中大于灰度上限值的灰度值会统一为黑色，相应的下于灰度下限值的灰度值会统一为白色，从而进一步增加由压缩灰度数据所构成的灰度图像的对比度。请参考图4，图5以及图6，通过对比可以发现，本发明实施例所提供的红外图像灰度数据压缩的方法，仅仅对红外图像中部分区域的灰度值进行映射，可以重点突出用户所需温度区间内红外图像的对比度。

本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩的方法，首先获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值，以确定用户指定温度区间。之后通过查询映射表确定上述温度区间所对应的灰度值区间，将原始灰度数据中大于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最大灰度值，并将原始灰度数据中小于该灰度值区间的灰度值调整为统一的最小灰度值，以排除温度区间之外图像的干扰，并实现灰度数据的压缩；而将灰度值区间的灰度值映射至最大灰度值与最小灰度值之间的区间内，可以有效提高处于温度区间内图像的对比度，实现图像增强。

下面对本发明实施例提供的一种红外图像灰度数据压缩系统进行介绍，下文描述的红外图像灰度数据压缩系统与上文描述的红外图像灰度数据压缩方法可相互对应参照。

请参考图7，图7为本发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩系统的结构框图。

参见图7，在本发明实施例中，红外图像灰度数据压缩系统包括红外探测器11，处理器12和闪存13；所述红外探测器11用于获取目标红外图像，所述闪存13存储有映射表，所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系。

所述处理器12用于：

获取所述目标红外图像的原始灰度数据。

获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值。

从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值。

将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据。

具体的，在本发明实施例中，所述处理器12具体用于：

从所述映射表中确定与所述高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询所述温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中确定与所述低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询所述温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

具体的，在本发明实施例中，所述最大灰度值为1023，所述最小灰度值为0。

具体的，在本发明实施例中，所述处理器12具体用于：

调用灰度映射模型，根据所述原始灰度数据得到压缩灰度数据；所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

具体的，在本发明实施例中，所述α的值为1。

在本发明实施例中，红外图像灰度数据压缩系统中，除了上述结构之外，通常还设置有用于传输数据的WiFi模块，用于接收用户输入数据的按键，用于接收数据的串口，用于显示图像的屏幕，用于存储数据的SD卡或DDR内存等部件，以实现对应的功能。除了上述结构之外，红外图像灰度数据压缩系统还可以具有其他功能，在此不做具体限定。

本实施例的一种红外图像灰度数据压缩系统用于实现前述的红外图像灰度数据压缩方法，本实施例公开的处理器12具体会执行上述发明实施例所提供的一种红外图像灰度数据压缩方法。因此红外图像灰度数据压缩系统中的具体实施方式可见前文中的红外图像灰度数据压缩方法的实施例部分，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种红外图像灰度数据压缩的方法以及一种红外图像灰度数据压缩系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种红外图像灰度数据压缩的方法，其特征在于，包括：

获取目标红外图像的原始灰度数据；

获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；

从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；

将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据；

所述将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据包括：

调用灰度映射模型，根据所述原始灰度数据得到压缩灰度数据；所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值包括：

从所述映射表中确定与所述高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询所述温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中确定与所述低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询所述温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最大灰度值为1023，所述最小灰度值为0。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述α的值为1。

5.一种红外图像灰度数据压缩系统，其特征在于，包括红外探测器，处理器和闪存；所述红外探测器用于获取目标红外图像，所述闪存存储有映射表，所述映射表中存储有温度值与灰度值之间的对应关系，所述对应关系为通过红外热像仪读取各个温度值下黑体所对应红外图像中心点的灰度值，所得到的对应关系；

所述处理器用于：

获取所述目标红外图像的原始灰度数据；

获取用户指定作为高温阈值的温度值，以及作为低温阈值的温度值；

从映射表中查询所述高温阈值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中查询所述低温阈值对应的灰度值作为灰度下限值；

将所述原始灰度数据中大于所述灰度上限值的灰度值调整为预设的最大灰度值，将所述原始灰度数据中小于所述灰度下限值的灰度值调整为预设的最小灰度值，并将所述原始灰度数据中位于所述灰度上限值与所述灰度下限值之间的灰度值映射到所述最大灰度值与所述最小灰度值之间，得到压缩灰度数据；

所述处理器具体用于：

调用灰度映射模型，根据所述原始灰度数据得到压缩灰度数据；所述灰度映射模型为：

所述Y(X)为所述压缩灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X为所述原始灰度数据中各个像素点的灰度值，所述X_TH为所述灰度上限值，所述X_TL为所述灰度下限值，所述X_max为所述原始灰度数据中最大的灰度值，所述Y_max为所述最大灰度值，所述Y_min为所述最小灰度值，所述α为预设系数。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述处理器具体用于：

从所述映射表中确定与所述高温阈值最接近的温度值作为温度上限值，查询所述温度上限值对应的灰度值作为灰度上限值，并从所述映射表中确定与所述低温阈值最接近的温度值作为温度下限值，查询所述温度下限值对应的灰度值作为灰度下限值。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述最大灰度值为1023，所述最小灰度值为0。

8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述α的值为1。

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