紅外視頻圖像細(xì)節(jié)保持增強(qiáng)算法研究

王 坤 云南師范大學(xué)信息學(xué)院

本文首先針對(duì)紅外視頻圖像及其直方圖特征進(jìn)行詳細(xì)討論；然后根據(jù)紅外視頻圖像特征及其直方圖特征，并與已有紅外視頻圖像亮度、細(xì)節(jié)保持增強(qiáng)算法進(jìn)行比較，最后給出適用于紅外視頻圖像特點(diǎn)的細(xì)節(jié)保持的視頻圖像增強(qiáng)算法。

紅外視頻；圖像增強(qiáng)；直方圖均衡；細(xì)節(jié)保持；亮度保持

引言

隨著紅外成像器件本身的發(fā)展，紅外成像器件的成像質(zhì)量有了顯著單位提高，因此原有的算法已經(jīng)不能滿(mǎn)足紅外圖像增強(qiáng)效果的要求。隨著對(duì)紅外圖像增強(qiáng)效果要求的提高，保持原有紅外圖像細(xì)節(jié)信息成了現(xiàn)今紅外圖像增強(qiáng)算法的一個(gè)重要的要求。

文獻(xiàn)[7-8]中保持細(xì)節(jié)的方法是對(duì)整個(gè)直方圖做開(kāi)方處理，然后再對(duì)處理后的直方圖進(jìn)行傳統(tǒng)的直方圖均衡運(yùn)算。這樣做雖然有助于提升比率較小的灰度級(jí)所占的比率，但沒(méi)有完整的保存本來(lái)就占比率較小的目標(biāo)圖像的灰度級(jí)的細(xì)節(jié)信息。所以這種方法對(duì)保持圖像細(xì)節(jié)方面有著一定的缺陷。本文將針對(duì)文獻(xiàn)[7-8]細(xì)節(jié)保持增強(qiáng)算法的不足進(jìn)行改進(jìn)，使其能夠更好地保留原始紅外圖像的細(xì)節(jié)信息。

1.紅外視頻圖像直方圖特征

直方圖是用來(lái)表達(dá)一幅圖像的灰度值分布情況的統(tǒng)計(jì)圖表，其橫坐標(biāo)表示圖像的灰度值，對(duì)于數(shù)字圖像，縱坐標(biāo)則是灰度值的像素個(gè)數(shù)或該灰度值在整幅圖像中所出現(xiàn)的概率，其關(guān)系式表示如下：

紅外視頻圖像反映了目標(biāo)和背景的紅外輻射的空間分布，其輻射亮度的分布主要是由所觀測(cè)景物的溫度和發(fā)射率所決定的。所觀測(cè)景物溫度高的部分表現(xiàn)在紅外圖像直方圖上為灰度值大的部分，所觀測(cè)景物溫度低的部分表現(xiàn)在紅外圖像直方圖上為灰度值小的部分。因此，紅外視頻圖像近似反映了所觀測(cè)景物的紅外輻射空間分布、景物溫差或輻射差[1,2]。

由圖1紅外成像系統(tǒng)框圖[3]所示，所觀測(cè)景物的紅外輻射需經(jīng)過(guò)大氣傳輸、光學(xué)成像、光電轉(zhuǎn)換和預(yù)處理等過(guò)程才被轉(zhuǎn)換為紅外視頻圖像。因此紅外視頻圖像一般表現(xiàn)為亮度較暗，且背景和目標(biāo)對(duì)比度較低，邊緣模糊等特點(diǎn)，由此造成了紅外視頻圖像直方圖具有以下性質(zhì)[5]：

（1）紅外視頻圖像直方圖反映了紅外圖像中不同灰度級(jí)數(shù)在整幅紅外圖像中所出現(xiàn)的頻率或次數(shù)，而并沒(méi)有反映出每個(gè)像素點(diǎn)的位置信息，這樣就難以精確定位目標(biāo)。

圖1 紅外成像系統(tǒng)框圖

圖2 紅外視頻原始圖像及其直方圖

（2）紅外視頻圖像直方圖與紅外圖像本身并不是一對(duì)一的關(guān)系，而是一對(duì)多的關(guān)系，即一幅紅外圖像對(duì)應(yīng)于唯一的直方圖，但不同的紅外圖像有可能對(duì)應(yīng)相同的直方圖。

（3）橫坐標(biāo)所表示的是每一個(gè)灰度級(jí)數(shù)，其縱坐標(biāo)是對(duì)這一灰度級(jí)數(shù)在整幅紅外圖像中所出現(xiàn)的次數(shù)的統(tǒng)計(jì)，因此，對(duì)紅外圖像進(jìn)行劃分后，子紅外圖像的直方圖之和就等于整幅紅外圖像的直方圖。

（4）紅外視頻圖像直方圖大多表現(xiàn)為二峰性，這是因?yàn)槟繕?biāo)和背景的灰度級(jí)大都分布在一定的灰度范圍內(nèi)，從而造成了目標(biāo)和背景灰度都分別在一定的灰度范圍內(nèi)是連續(xù)的，表現(xiàn)在直方圖上則是兩個(gè)峰值或多個(gè)峰值。

圖2給出了一幅紅外視頻原始圖像及其直方圖，從圖中可以清楚地看到紅外視頻圖像直方圖的上述特征。

2.一種新的紅外視頻圖像細(xì)節(jié)保持增強(qiáng)算法（DREA）

針對(duì)文獻(xiàn)[7-8]中保持細(xì)節(jié)的方法的不足，本文將主要圍繞以下兩個(gè)方面展開(kāi)研究：

（1）如何在增加原圖像中目標(biāo)圖像所占比率的情況下，能最大限度的保持原圖像中目標(biāo)圖像的直方圖信息。

（2）如何對(duì)直方圖進(jìn)行合理分割，并對(duì)分割后的直方圖分別做相應(yīng)的處理，以保持原圖像的亮度信息。

通過(guò)第2節(jié)對(duì)紅外視頻圖像直方圖特征的討論，了解到紅外視頻圖像直方圖具有二峰性的特點(diǎn)，背景部分一般占據(jù)灰度值較小的一部分，目標(biāo)部分一般占據(jù)灰度值較大的一部分，而兩個(gè)峰值間的谷底部分則是背景和目標(biāo)的分界區(qū)間。這樣，能否找到一種方法，能夠大致確定谷底部分背景和目標(biāo)的分界點(diǎn)，然后以此分界點(diǎn)再分別對(duì)紅外視頻圖像的背景和目標(biāo)做進(jìn)一步處理就成了本文首先需要解決的問(wèn)題。

對(duì)于離散的直方圖則可以利用差分運(yùn)算來(lái)找到其拐點(diǎn)。而從紅外視頻圖像直方圖二峰性特點(diǎn)可知，在紅外視頻圖像直方圖中背景和目標(biāo)之間一定存在最大的差分點(diǎn)，即背景和目標(biāo)之間的大致分界點(diǎn)。

本文在文獻(xiàn)[7-8]的基礎(chǔ)上，以背景和目標(biāo)的大致分界點(diǎn)為基準(zhǔn)，對(duì)背景部分灰度級(jí)作改變比率的操作，而目標(biāo)部分則不做任何操作，依然保留目標(biāo)部分的所有信息，這樣就最大限度的保留了所占比率較小的細(xì)節(jié)部分。

本文將利用直方圖的梯度值來(lái)對(duì)背景和目標(biāo)進(jìn)行大致的劃分。其步驟如下：

（1）首先對(duì)原始灰度圖像直方圖進(jìn)行差分運(yùn)算，利用差分求解對(duì)原始灰度圖像的直方圖各個(gè)灰度級(jí)求其梯度[11]。

其處理結(jié)果分別如圖3、圖4和圖5所示。

圖3中，(a)圖是差分計(jì)算后的直方圖，(b)圖是依據(jù)最大點(diǎn)處理后的直方圖，(c)圖是對(duì)(b)圖做累積直方圖處理后的累積分布直方圖。

圖4、圖5分別是文獻(xiàn)[7-8]和本文所提算法的圖像及其直方圖，兩圖相比較可以看出，本文算法相較于文獻(xiàn)[7-8]所述算法不僅簡(jiǎn)化了計(jì)算復(fù)雜度，而且進(jìn)一步降低了灰度圖像背景部分所占比率，從而更好的保留了原始圖像的細(xì)節(jié)信息和亮度信息。

圖3 細(xì)節(jié)保持算法差分直方圖處理圖

圖4 田、樊對(duì)RMSHE改進(jìn)算法的圖像及直方圖

圖5 本文改進(jìn)算法(DREA)的圖像及直方圖

3.結(jié)論

本文基于田、樊所提算法和紅外圖像及其直方圖特點(diǎn)提出了細(xì)節(jié)保持增強(qiáng)的改進(jìn)算法。改進(jìn)算法相較于田、樊所提算法不僅簡(jiǎn)化了計(jì)算的復(fù)雜度，而且較好地降低了灰度圖像背景部分所占比例，提升了目標(biāo)圖像部分所占比例，從而更好的保留了原始灰度圖像的細(xì)節(jié)信息，同時(shí)也較好地保留了原始視頻圖像的亮度信息。

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云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃青年項(xiàng)目（2013FD016）

王坤（1983- ），男，山東鄒城人，云南師范大學(xué)講師、河海大學(xué)博士研究生，研究方向：紅外視頻圖像目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)、FPGA硬件設(shè)計(jì)