本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例公開(kāi)了一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法和裝置，包括：獲取前一幀圖像的拉伸閾值最大值和拉伸閾值最小值；獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)；計(jì)算當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度大于拉伸閾值最大值的點(diǎn)的第一數(shù)量；計(jì)算當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度小于拉伸閾值最小值的點(diǎn)的第二數(shù)量；根據(jù)第一數(shù)量和拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值；根據(jù)第二數(shù)量和拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值；根據(jù)當(dāng)前拉伸閾值最大值和當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸當(dāng)前幀。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例中，采用剔除法來(lái)求取當(dāng)前幀圖像的拉伸閾值并根據(jù)幀間的差異調(diào)整該閾值。避免了直方圖統(tǒng)計(jì)的復(fù)雜運(yùn)算和拉伸參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整的龐大計(jì)算量。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及紅外成像領(lǐng)域，特別是涉及一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法和裝置。
技術(shù)介紹
紅外成像過(guò)程由于受到目標(biāo)輻射特性、紅外傳輸特性、紅外探測(cè)特性和環(huán)境因素的影響，其成像質(zhì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于可見(jiàn)光圖像，主要體現(xiàn)為非常低的對(duì)比度和信噪比。紅外圖像區(qū)別于可見(jiàn)光圖像的最顯著特點(diǎn)就是“高背景低反差”，即背景輻射占據(jù)了較大的圖像動(dòng)態(tài)顯示范圍而目標(biāo)占據(jù)的動(dòng)態(tài)范圍較小。因此，為了能夠正確地從紅外圖像中識(shí)別目標(biāo)，紅外成像組件中必須對(duì)其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理。紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)可以分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種，靜態(tài)圖像增強(qiáng)適用于靜態(tài)圖像或遠(yuǎn)距離的準(zhǔn)靜態(tài)成像觀(guān)測(cè)，增強(qiáng)技術(shù)主要有模糊域、遺傳算法等，這些算法計(jì)算量較大。目前紅外成像已從遠(yuǎn)距離探測(cè)應(yīng)用發(fā)展到近距離的動(dòng)態(tài)觀(guān)測(cè)。對(duì)于近距離的動(dòng)態(tài)觀(guān)測(cè)，場(chǎng)景中目標(biāo)和背景相對(duì)位置、尺寸和溫差都是動(dòng)態(tài)變化的，因此此時(shí)所采用的增強(qiáng)技術(shù)要能滿(mǎn)足動(dòng)態(tài)場(chǎng)景實(shí)時(shí)觀(guān)測(cè)的需要. 目前在紅外成像動(dòng)態(tài)增強(qiáng)方面，常采用基于直方圖統(tǒng)計(jì)的灰度變換，如平臺(tái)直方圖算法，有單閾值處理，也有雙閾值處理。但是在這些算法中為了實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下增強(qiáng)算法參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整，必須經(jīng)行大運(yùn)算量的實(shí)時(shí)計(jì)算，運(yùn)算量大小隨著圖像陣列的增大而成倍增加，因此很難滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，而且需要很高的工作頻率和大量的硬件資源，在一些低成本、低功耗的應(yīng)用中無(wú)法推廣。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專(zhuān)利技術(shù)的目的之一是提供一種拉伸閾值計(jì)算簡(jiǎn)便且計(jì)算量小的實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法和裝置。本專(zhuān)利技術(shù)的目的之一是提供一種拉伸處理計(jì)算量小、耗費(fèi)資源少、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法和裝置。本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例公開(kāi)的技術(shù)方案包括 提供了一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法，其特征在于，包括獲取前一幀圖像的拉伸閾值最大值和拉伸閾值最小值；獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)；計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度大于所述拉伸閾值最大值的點(diǎn)的第一數(shù)量；計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度小于所述拉伸閾值最小值的點(diǎn)的第二數(shù)量；根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值；根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值；根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀。進(jìn)一步地，根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值包括range_maxm= range^ax^j+ (num_max_ext_highXa)/b, 其中range_maxm為所述當(dāng)前拉伸閾值最大值，rangejnaxy為所述拉伸閾值最大值，num_max為所述第一數(shù)量，ext_high為第一輸入?yún)?shù)，a為常量，b為常量。進(jìn)一步地，根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值包括range_minm= range^in^j+ (num_min-ext_lowX a) /b, 其中range_minm為所述當(dāng)前拉伸閾值最小值，range^in,,^為所述拉伸閾值最小值，num_min為所述第二數(shù)量，ext_low為第二輸入?yún)?shù)，a為常量，b為常量。進(jìn)一步地，根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀包括根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值計(jì)算所述當(dāng)前幀的 拉伸范圍；根據(jù)所述拉伸范圍確定所述當(dāng)前幀的拉伸系數(shù)；用所述拉伸系數(shù)拉伸所述當(dāng)前幀。進(jìn)一步地，所述拉伸系數(shù)包括第一拉伸系數(shù)和第二拉伸系數(shù)，其中，用所述拉伸系數(shù)拉伸所述當(dāng)前幀包括F(X) =g X x+t;其中F(x)為拉伸后的圖像數(shù)據(jù)，X為所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)，g為第一拉伸系數(shù)，t為第二拉伸系數(shù)。進(jìn)一步地，其中根據(jù)所述拉伸范圍確定所述當(dāng)前幀的拉伸系數(shù)包括權(quán)利要求1.一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法，其特征在于，包括 獲取前一幀圖像的拉伸閾值最大值和拉伸閾值最小值； 獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)； 計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度大于所述拉伸閾值最大值的點(diǎn)的第一數(shù)量； 計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度小于所述拉伸閾值最小值的點(diǎn)的第二數(shù)量； 根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值； 根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值； 根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀。2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值包括range_maxm= range^ax^j+ (num_max_ext_highXa)/b, 其中range_maxm為所述當(dāng)前拉伸閾值最大值，Tangejnaxnrl為所述拉伸閾值最大值，num_max為所述第一數(shù)量，ext_high為第一輸入?yún)?shù)，a為常量，b為常量。3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值包括range_minm= range^in^j+ (num_min-ext_lowX a) /b, 其中range_minm為所述當(dāng)前拉伸閾值最小值，range^in,,^為所述拉伸閾值最小值，num_min為所述第二數(shù)量，ext_low為第二輸入?yún)?shù)，a為常量，b為常量。4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀包括 根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值計(jì)算所述當(dāng)前幀的拉伸范圍； 根據(jù)所述拉伸范圍確定所述當(dāng)前幀的拉伸系數(shù)； 用所述拉伸系數(shù)拉伸所述當(dāng)前幀。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于所述拉伸系數(shù)包括第一拉伸系數(shù)和第二拉伸系數(shù)，其中，用所述拉伸系數(shù)拉伸所述當(dāng)前幀包括 F (X) =g X X + t ； 其中F(X)為拉伸后的圖像數(shù)據(jù)，X為所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)，g為第一拉伸系數(shù)，t為第二拉伸系數(shù)。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于其中根據(jù)所述拉伸范圍確定所述當(dāng)前幀的拉伸系數(shù)包括7.一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸裝置，其特征在于，包括 拉伸閾值最大值求取模塊，所述拉伸閾值最大值求取模塊獲取前一幀圖像的拉伸閾值最大值，獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度大于所述拉伸閾值最大值的點(diǎn)的第一數(shù)量，并根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值； 拉伸閾值最小值求取模塊，所述拉伸閾值最小值求取模塊獲取前一幀圖像的拉伸閾值最小值，獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)，計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度小于所述拉伸閾值最小值的點(diǎn)的第二數(shù)量，并根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值； 拉伸模塊，所述拉伸模塊根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀。8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于其中根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值包括range_maxm= range^ax^j+ (num_max_ext_highXa)/b, 其中range_maxm為所述當(dāng)前拉伸閾值最大值，Tangejnaxnrl為所述拉伸閾值最大值，num_max為所述第一數(shù)量，ext_high為第一輸入?yún)?shù)，a為常量，b為常量。9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于根據(jù)所述第二本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種實(shí)時(shí)紅外成像系統(tǒng)中自適應(yīng)圖像拉伸方法，其特征在于，包括：獲取前一幀圖像的拉伸閾值最大值和拉伸閾值最小值；獲取當(dāng)前幀的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)；計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度大于所述拉伸閾值最大值的點(diǎn)的第一數(shù)量；計(jì)算所述當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)中灰度小于所述拉伸閾值最小值的點(diǎn)的第二數(shù)量；根據(jù)所述第一數(shù)量和所述拉伸閾值最大值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最大值；根據(jù)所述第二數(shù)量和所述拉伸閾值最小值計(jì)算當(dāng)前幀的當(dāng)前拉伸閾值最小值；根據(jù)所述當(dāng)前拉伸閾值最大值和所述當(dāng)前拉伸閾值最小值拉伸所述當(dāng)前幀。
【技術(shù)特征摘要】
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：呂堅(jiān)，江橋，熊麗霞，杜一穎，周云，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：電子科技大學(xué)，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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