海面红外图像的动态范围压缩及细节增强

动态范围压缩和细节增强是红外图像处理的两个重要课题。为了将高动态海面背景红外图像清晰显示,提出一种高动态范围压缩及细节增强算法。首先,通过基于梯度边缘信息的多方向拉普拉斯增强方法,将梯度图像平滑处理,并与多方向拉普拉斯滤波相乘,实现高动态范围图像的细节增强;然后统计增强后图像的动态广义直方图信息;最后采用灰度级分组的方法构造映射函数,将高动态范围压缩到8 bits,输出可清晰显示的红外图像。对大量海面背景红外图像进行实验分析,结果表明,该算法提高了图像的对比度,有效增强了舰船目标细节,同时抑制了海面背景噪声的放大和光晕现象的产生,最终获得较好的输出图像。     

一种基于双边滤波的红外图像细节增强方法

为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于双边滤波的红外图像非线性细节增强及动态范围压缩方法。首先利用基于扫描行的均值及标准差的统计方法对图像中的条纹噪声进行检测及插值补偿。然后对高动态红外图像进行双边滤波,得到基频分量及细节分量。针对基频分量动态范围大的特点,压缩其动态范围,对细节分量则进行非线性增强。最后将压缩后的基频分量和非线性增强后的细节分量合成,并将灰度范围调整到8位,得到适合显示的低动态范围图像。实验结果表明,提出的方法能在压缩图像动态范围的同时有效实现图像细节信息的增强。     

基于超像素分割的红外图像细节增强算法

高动态范围的红外图像压缩和细节增强有利于提高人眼获取图像中关键细节信息的能力。因此,它是红外成像的重要研究课题之一。针对传统的全局色阶重建不能最优呈现红外图像细节层和基础层的问题,设计了对红外图像局部进行色阶重建的方案,并提出了一种基于超像素分割的红外图像动态范围压缩和细节增强方法。该方法首先采用超像素分割算法将原始红外图像分割成多个自相似子区域,然后对各个子区域进行压缩和细节增强。实验结果表明,该方法可以更有效地压缩和增强红外图像,在高动态范围压缩图像的同时能很好地保留原始图像的细节信息。     

基于引导滤波的高动态红外图像压缩算法

非制冷红外机芯的原始图像位宽为14 Bit,虽然相对于8 Bit红外图像来说,14 Bit红外原始图像具有灰度动态范围更广、灵敏度更高、包含细节信息更多的优点,但是由于普通显示设备能够显示的最大灰度范围为8 Bit,所以需要对14 Bit原始图像进行压缩,以满足常规显示设备显示及后端图像处理的需求。若压缩算法性能不佳,在图像压缩过程中可能会丢失大量的细节信息,直接影响成像质量。本文提出了一种基于引导滤波的压缩和显示算法,该算法首先利用引导滤波对图像进行分层,根据不同图层的特点和在合成图像中的作用,分别进行增强和降噪处理,使合成图片具有良好的显示效果。通过与常用算法的仿真对比实验,以及对视觉效果和定量评价参数两个方面的实验结果分析,本文所提出算法在压缩和图像处理的性能表现上均获得一定程度的提升。     

基于FPGA的IRFPA图像细节增强与动态压缩处理技术

红外焦平面探测器输出的模拟信号通常采用14 bit AD进行数字化,并进行后续处理,而常用的显示设备只能显示8 bit图像,于是最终显示需要对图像进行压缩,压缩过程直接影响显示效果。与之相关的图像细节增强和动态范围压缩技术亦是当前行业内重点研究的技术。基于已提出的一种细节增强和动态压缩算法,在以Xilinx公司的XC5VLX50T FPGA为核心处理器件的图像处理板上对算法进行了工程实现,算法完全在FPGA片内利用Verilog-HDL编写实现,不占用片外资源,片内占用资源适中,处理延时小于200μs。实际观测试验验证了算法以及实现手段的有效性。     

基于引导滤波的高动态红外图像增强处理算法

主要论述了一种基于引导滤波器图像分层的高动态范围红外图像增强算法,通过引导滤波器将原始红外图像分解成基本层和细节层,再对它们分别采用相应的γ变换进行压缩,最后按照一定比例将两部分重新合成,从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示。引导滤波器不依赖于滤波半径与图像灰度值范围,执行效率更高,计算速度更快;另外,引导滤波器是局部线性模型,边缘保持特性更好,能克服其他滤波器在图像灰度变化比较剧烈的边缘易出现梯度翻转,造成图像出现"伪边缘"的缺陷。实验结果表明,通过本算法增强后的红外图像,不论是人眼的主观评价还是客观评价,都具有较强的细节增强能力和较佳的视觉表现,且具有实时处理的前景。     

一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法

针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法。对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像。综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果。     

一种改进的红外图像自适应增强方法

对红外图像而言,如何在压缩动态范围的同时增强细节、抑制噪声以提升显示效果是一个重要的课题。文中提出一种改进的红外图像自适应增强方法,首先设计了一种参数自适应的引导滤波方法,并基于引导滤波将原始红外图像拆分成基本层和细节层;然后基于像素灰度分布设计了一种新型的自适应阈值的直方图映射方法,以对基本层压缩动态范围并增强其对比度;之后利用自适应引导滤波的线性系数对细节层进行增强并抑制噪声;最后对增强后的基本层和细节层进行自适应融合得到增强后的红外图像。实验结果表明,与对比度受限的自适应直方图均衡方法、基于引导滤波的高动态红外图像增强方法等几种效果相对较好的方法相比,文中所提出的方法处理后的图像细节更丰富,噪声抑制效果更强,视觉效果更好,且该方法适应性更强,无须调整参数即可应对多种观测场景。     

基于亮度自适应分段的高动态图像色调映射算法

高动态范围图像(High Dynamic Range Image,HDRI)反映了真实场景的亮度值范围,具有较大的动态范围,而传统的显示设备的动态范围较低.若将高动态范围图像直接压缩到低动态范围显示设备时,可能会导致图像失真、细节丢失等问题.为解决上述问题,本文提出一种基于亮度自适应分段式的色调映射算法.首先,将高动态范围图像从RGB彩色空间转化到CIE XYZ彩色空间,使得亮度信息和彩色信息分离,并只对亮度信息进行处理且不改变颜色信息.其次,以对数亮度平均值作为关键值,从而得到划分区间段的低光区阈值和高光区阈值.然后,针对不同阶段亮度值的特点采用不同的亮度压缩算法,获得新的亮度分量.最后,恢复颜色信息,得到低动态范围图像.实验结果表明,本文的色调映射算法得到的结果整体亮度和细节效果较好.     

基于变分模型的梯度域色阶映射算法

针对梯度域动态范围压缩算法存在伪边缘以及局部细节扭曲等现象,提出了一种基于变分模型的梯度域色阶映射方法。首先,在梯度域内构造了一个既能够压缩图像的动态范围又能够保证边缘与细节信息的变分模型;其次,将Gibbs采样的思想引入到最速下降法,在求解变分模型最优解的同时有效地提高了无约束最优算法的收敛速度;最后通过改进的最速下降法得到变分模型最优解。实验结果表明该算法能够有效地去除光晕,得到细节保持完好的低动态范围图像。另外,改进的最速下降法保证了算法的实时性。     

一种红外图像二维细节增强技术研究与实现

针对红外图像的特点,提出并实现了一种基于FIR(Finite Impulse Response,有限冲激响应)滤波器结合图像动态压缩的二维数字图像细节增强技术。该方法首先对实时的二维红外图像进行行、列向量的一维分解,然后使用FIR滤波器分别对图像的行、列向量进行细节提取,之后对原始图像和提取的图像细节进行加权融合,最后通过直方图处理算法对融合图像进行动态压缩,最终完成了能够满足实际应用的实时红外图像的细节增强。本技术以FPGA为核心处理器,采用FPGA+NIOS软核+DSP内核的处理架构实现算法,已成功应用于工程项目中。     

FLIR公司热成像细节增强DDE技术的分析

对FLIR公司数字细节增强技术(DDE)进行了分析,认为该技术的处理结果之所以能够清晰显示不同温度背景下的细节信息,源于其对原始14 bits红外图像全局大动态场景信息的合理压缩以及局部小动态温差细节的保留和提升,最终能够在8 bits图像中保留对整体场景有效感知的同时,突出图像可能的目标场景细节信息.并以此为思路,进行了一个热图像动态压缩和细节增强处理实验,相对以往的AGC方法,取得了较好的动态压缩和细节增强效果.     

基于动态规划算法的数字图像变位压缩技术探究

在众多数字图像的压缩编码技术中,变位压缩编码技术是基于动态规划算法,它可高效解决许多算法无法解决的问题。在用动态规划算法解决实际问题时,把相互关联的重叠子问题只求解一次,把其状态存入一个二维表中,如果有相同或相似的问题可以直接从二维表中取出结果,减少了重复,提高了效率。     

基于双边滤波的多尺度分层色调映射算法

为增强高动态范围图像(High dynamic range,HDR)的显示效果,本文提出一种多尺度梯度域色调映射算法。首先提取高动态范围图像的亮度信息,利用双边滤波将高动态范围图像的亮度数据进行多尺度分解,得到基本层和细节层。由于视觉上的亮度变化体现为图像数据的梯度变化,因此可在梯度域对基本层图像进行自适应动态范围压缩,然后加上细节层图像信息,最后再通过色彩校正算法恢复图像色彩,实现HDR图像的动态范围压缩。通过对比算法的定量分析表明,本文算法的方差和信息熵的客观指标分别提高了30.8%和5.9%,因此,本文方法在压缩HDR图像的动态范围的同时,可以更好地保留边界、纹理等细节信息。     

基于FPGA的红外序列图像动态压缩显示

高位宽红外相机数字视频信号在向8位宽模拟信号线性压缩显示转换时存在细节丢失的现象。针对这一问题,提出了一种新算法,即先利用高斯滤波器对红外数字图像进行低通滤波,然后将低频图像进行线性压缩后再进行直方图均衡运算,之后与滤波产生的高频细节信号进行叠加后送到D/A芯片进行模拟显示。详细讨论了该算法在FPGA嵌入式系统上的具体硬件结构和实现方法,并对12位相机采集的图像进行了实时压缩显示实验。最终实验结果证明,该系统在进行压缩显示时可以很好地显示传统压缩算法无法显示的细节信息,并有效抑制了图像的高频噪声。