CN114255185B

CN114255185B - 一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质

Info

Publication number: CN114255185B
Application number: CN202111561658.6A
Authority: CN
Inventors: 黄晟; 周宇; 马庆; 李�杰
Original assignee: Wuhan Guide Sensmart Tech Co ltd
Current assignee: Wuhan Guide Sensmart Tech Co ltd
Priority date: 2021-12-16
Filing date: 2021-12-16
Publication date: 2022-11-25
Anticipated expiration: 2041-12-16
Also published as: CN114255185A; WO2023109075A1; US20230228524A1; EP4231226A1; EP4231226A4

Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；确定图像的预设第一部分的灰度动态范围；若基于灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对像素点进行处理，以使像素点的灰度靠近灰度期望值。本方案采用图像处理的方式对图像中枪管所形成的亮斑进行校正，能自动消除枪管热量带来的亮斑，在使用中能够保证红外瞄准镜能够长时间观瞄、射击不受影响，相较于目前冷却枪管的操作，提升了处理效率。

Description

一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

在枪支瞄准的过程中，除了采用三点一线的机械式瞄准器外，还可以选择红外瞄准镜进行瞄准，红外瞄准镜采用近红外光源照射目标，目标反射红外光，使光电变换成像而进行夜间瞄准的仪器；但是枪支在在射击后，其枪管热量升高，这会导致枪管周围的热量在红外瞄准镜中成像形成亮斑，进而影响到红外瞄准镜的正常使用，严重时甚至会直接遮挡观瞄图像，目前针对这种情况，往往需要等待枪管冷却，而冷却的时间较长，冷却的过程中会错失射击时机。

由此，目前需要有一种更好的方案来解决现有技术中的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，用以解决现有技术中的问题，采用图像处理的方式对图像中枪管所形成的亮斑进行校正，相较于目前冷却枪管的操作，提升了处理效率。

具体的，本发明提出了以下具体的实施例：

本发明实施例提出了一种图像处理的方法，包括：

获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；

若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；

若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。

在一个具体的实施例中，在获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像，之后还包括：

对所述图像进行去噪；

所述“确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围”，包括：

确定去噪后的所述图像的预设第一部分的各像素点的灰度；

通过对各像素点的灰度进行统计，以确定灰度动态范围。

在一个具体的实施例中，所述预设第一部分与所述预设第二部分分别对应所述图像的一半区域；所述预设第一部分相对所述图像的位置与所述红外瞄准镜相对所述枪支的位置相同。

在一个具体的实施例中，所述启动处理阈值基于人工标记为不需要处理的所述图像与人标记为需要处理的图像的灰度所确定。

在一个具体的实施例中，该方法还包括：

基于预设的枪管影响区域阈值确定预设第一部分中的非枪管影响区域；

基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值。

在一个具体的实施例中，还包括：

确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度；

选择与所述背景阈值最接近的像素点的灰度的均值作为灰度期望值。

在一个具体的实施例中，所述处理包括：

将滤波后的灰度与所述背景阈值的乘积作为各所述像素点的灰度。

在一个具体的实施例中，还包括：

对完成所述处理后的图像中各像素点进行灰度平滑处理。

本发明实施例还提出了一种图像处理的装置，包括：

获取模块，用于获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

确定模块，用于确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；

均值滤波处理，用于若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；

调整模块，用于若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。

本发明实施例还提出了一种终端，其特征在于，包括：处理器及存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现上述的图像处理的方法。

本发明实施例还提出了一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的图像处理的方法。

本发明实施例提出了一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。本方案采用图像处理的方式对图像中枪管所形成的亮斑进行校正，能自动消除枪管热量带来的亮斑，在使用中能够保证红外瞄准镜能够长时间观瞄、射击不受影响，相较于目前冷却枪管的操作，提升了处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。

图1示出了本发明实施例提出的一种图像处理的方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提出的一种图像处理的装置的结构示意图；

图3示出了本发明实施例提出的一种终端的结构示意图；

图4示出了本发明实施例提出的一种存储介质的结构示意图。

图例说明：

201-获取模块；202-确定模块；203-均值滤波处理；204-调整模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。

通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1.

本发明实施例1公开了一种图像处理的方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S101、获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

具体的，红外瞄准镜设置在枪支上，红外瞄准镜可以不断生成图像，具体图像是红外图像。

步骤S102、确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；

具体的，红外瞄准镜一般安装在枪支的正上方，在此情况下，红外瞄准镜所生成图像可以被划分为两个部分，上半部与下半部，按照实际的经验，枪支的枪管主要影响到的是下半部分；除此以外，红外瞄准镜也可以安装在枪支的其他方位，例如可以安装在下部、左边、右边等等，

所述预设第一部分与所述预设第二部分分别对应所述图像的一半区域；所述预设第一部分相对所述图像的位置与所述红外瞄准镜相对所述枪支的位置相同。

由此，按照一般的安装方式，也即红外瞄准镜安装在枪支的正上方的方式，在此情况下，预设第一部分对应图像的上半部分，预设第二部分则对应图像的下半部分。

若红外瞄准镜安装在枪支的左边，则预设第一部分对应图像的左半部分，预设第二部分则对应图像的右半部分。

具体的，基于红外瞄准镜安装在枪支的不同位置，可以将红外瞄准镜均分为两个不同的部分，一个部分对应不容易影响到的区域，另一部分对应主要被影响到的区域。

进一步的，获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像，之后还包括：

对所述图像进行去噪；

确定去噪后的所述图像的预设第一部分的各像素点的灰度；

通过对各像素点的灰度进行统计，以确定灰度动态范围。

具体的统计可以是以直方图的方式来进行的。

具体的，在没有枪管影响的情况下，红外瞄准镜所生成的图像也可能有噪点，基于此，为了避免红外瞄准镜所生成的图像中的噪点造成的干扰，需要先对图像进行去噪处理。

后续其他步骤都是在去噪处理后的图像上进行的。

步骤S103、若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；

具体的，所述启动处理阈值基于人工标记为不需要处理的所述图像与人标记为需要处理的图像的灰度所确定。

具体的，在获取到红外瞄准镜所生成的图像后，可以进行人工标记，例如有些图像时不需要处理的，也即正常图像；有些图像被枪管的热量所影响产生有亮斑，这种图像即为需要处理的图像，汇总这些图像中各像素点的灰度，即可确认正常图像与需要处理的图像之间灰度的差异，基于此，即可得到启动处理阈值。

具体的启动处理阈值的作用在于确定当前的图像是否需要执行本方案的方案来进行校正。

具体的，若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对图像进行处理，具体的，考虑到预设第二部分是主要被影响的区域，因此对预设第二部分的各像素点进行处理，在此，对各像素点的处理为均值滤波处理。

具体的，均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点(x，y)，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点(x，y)，作为处理后图像在该点上的灰度g(x，y)，即g(x，y)＝∑f(x，y)/m；m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

步骤S104、若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。

具体的，步骤S104中的所述处理包括：

具体的，例如针对像素点1，滤波后的灰度为70％；大于灰度期望阈值，在此情况下，对该像素点1的处理为，将滤波后的灰度与背景阈值相乘，例如背景阈值为80％,在此情况下，像素点1处理后的灰度为70％×80％＝56％。

通过这种方式，可以考虑到原有的灰度对比，使得处理后的图像可以尽可能保存图像的细节，尽可能避免细节的丢失。

此外，步骤S104中灰度期望值，其确定方式包括：

确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度；

具体的，仍以上述为例来进行说明，若红外瞄准镜设置在枪支的正上方或正下方，则确定预设第二部分中每行中各像素点的灰度；

此外，若红外瞄准镜设置在枪支的左边或右边，则确定预设第二部分中每列中各像素点的灰度；

具体的，枪管的热量，其影响的区域是环形的，由此，若红外瞄准镜设置在枪支的正上方，枪管的热量若在图像中产生亮斑，亮斑的形状会是圆形或接近圆形的，由此，以每行的方式来确定灰度，与背景阈值最接近的像素点的灰度是靠近每行的两侧，而中间的部分是被枪管的亮度所影响的，在此情况下，一则可以与背景阈值进行比较的方式来选择像素点，此外，也可以将每行中各个像素点的灰度进行比较，选择其中灰度最小的像素点；在选择好像素点之后，则汇总选择好的像素点的灰度，并取均值，该均值即为灰度期望值。

具体的灰度期望值即为该行中需要调整的各像素点进行灰度调整的参考。

上述的所述背景阈值，其确定方式可以为：

基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值。

具体的，枪管影响区域阈值用于确定一定区域是否为枪管的影响区域，具体的可以基于人工标记为需要处理的图像来进行确定，具体的需要处理的图像中还可以进一步通过人工标记亮斑的区域，由此基于该人工标记亮斑的区域即可确定枪管影响区域阈值。

基于枪管影响区域阈值即可确定图像中的预设第一部分中的枪管影响区域，由此剩余部分也即图像中的预设第一部分中的非枪管影响区域，非枪管影响区域也即正常的区域，汇总非枪管影响区域中各像素点的灰度，即可确定背景阈值。

针对图像中的预设第二区域中的每个像素点执行了步骤S104中的处理之后，则可以得到去除亮斑的图像；具体的可以按照行或列的顺序，对像素点进行逐点处理。

此外，在步骤S104之后，对完成所述处理后的图像中各像素点进行灰度平滑处理。

具体的，为了使得图像看起来更自然，在经过了上述处理后，还可以对处理后的图像进行调光处理，具体的，可以将图像中各像素点进行灰度平滑处理。

此外，上述过程中是针对预设第二部分进行的处理，由于预设第二部分是主要被影响的区域，经过对预设第二部分的处理，已经可以满足使用的需要，在图像效果与处理速度中取得平衡。

在实际过程中，还可以根据需要，对预设第一部分也进行相同的处理，以完成整个图像的图像处理。

实施例2

为了对本发明进行进一步的说明，本发明实施例2还公开了一种图像处理的装置，如图2所示，包括：

获取模块201，用于获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

确定模块202，用于确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；

均值滤波处理203，用于若基于所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；

调整模块204，用于若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。

在一个具体的实施例中，还包括：预处理模块，用于在获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像，之后对所述图像进行去噪；

所述确定模块202，用于：

确定去噪后的所述图像的预设第一部分的各像素点的灰度；

通过对各像素点的灰度进行统计，以确定灰度动态范围。

在一个具体的实施例中，该装置还包括：

背景确定模块，用于基于预设的枪管影响区域阈值确定预设第一部分中的非枪管影响区域；

基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值。

在一个具体的实施例中，还包括：

灰度期望模块，用于确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度；

在一个具体的实施例中，所述处理包括：

在一个具体的实施例中，还包括：

平滑处理模块，用于对完成所述处理后的图像中各像素点进行灰度平滑处理。

实施例3

如3图所示，本发明实施例3还公开了一种终端，包括：处理器及存储器，

本发明实施例中的终端可以是红外相关产品，例如可以为红外成像设备及红外瞄准镜等、终端可以包括：处理器与存储器，存储器可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器，例如磁盘存储器。

所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤A、获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

步骤B、确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；

步骤C、若所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；

步骤D、若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。

对所述图像进行去噪；

确定去噪后的所述图像的预设第一部分的各像素点的灰度；

通过对各像素点的灰度进行统计，以确定灰度动态范围。

在一个具体的实施例中，所述处理器还用于：

基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值。

在一个具体的实施例中，所述处理器还用于：

确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度；

在一个具体的实施例中，所述处理包括：

在一个具体的实施例中，所述处理器还用于：

对完成所述处理后的图像中各像素点进行灰度平滑处理。

实施例4

本发明实施例4还公开了一种存储介质，如图4所示所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的所述的图像处理的方法。

具体的，本发明实施例5中的计算机可读存储介质可以是U盘，机械硬盘，固态硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以被计算机所读写的存储介质。

本发明实施例提出了一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成；若基于所述灰度动态范围值与预设第二部分的灰度的差值达到预设的启动处理阈值，则对预设第二部分的各像素点进行均值滤波处理，得到滤波后的灰度；若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望值。本方案采用图像处理的方式对图像中枪管所形成的亮斑进行校正，能自动消除枪管热量带来的亮斑，在使用中能够保证红外瞄准镜能够长时间观瞄、射击不受影响，相较于目前冷却枪管的操作，提升了处理效率。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：

获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像；

确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成，且所述预设第一部分与所述预设第二部分分别对应所述图像的一半区域，所述预设第一部分相对所述图像的位置与所述红外瞄准镜相对所述枪支的位置相同；

若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望阈值；基于预设的枪管影响区域阈值确定预设第一部分中的非枪管影响区域，基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值；确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度，选择与所述背景阈值最接近的像素点的灰度的均值作为灰度期望阈值。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取设置在枪支上的红外瞄准镜所生成的图像，之后还包括：

对所述图像进行去噪；

所述确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围，包括：

确定去噪后的所述图像的预设第一部分的各像素点的灰度；

通过对各像素点的灰度进行统计，以确定灰度动态范围。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

对完成所述处理后的图像中各像素点进行灰度平滑处理。

5.一种图像处理的装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定所述图像的预设第一部分的灰度动态范围；所述图像由预设第一部分与预设第二部分组成，所述预设第一部分与所述预设第二部分分别对应所述图像的一半区域，所述预设第一部分相对所述图像的位置与所述红外瞄准镜相对所述枪支的位置相同；

调整模块，用于若滤波后的灰度大于预设的灰度期望阈值，则对所述像素点进行处理，以使所述像素点的灰度靠近所述灰度期望阈值；基于预设的枪管影响区域阈值确定预设第一部分中的非枪管影响区域，基于所述非枪管影响区域的灰度均值确定背景阈值；确定预设第二部分中每行或每列中各像素点的灰度，选择与所述背景阈值最接近的像素点的灰度的均值作为灰度期望阈值。

6.一种终端，其特征在于，包括：处理器及存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一项所述的图像处理的方法。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1-4任一项所述的图像处理的方法。