基于二代小波的红外图像细节增强方法

摘要

本发明提供一种基于二代小波的红外图像细节增强方法，其包括：利用db1二代小波整数提升算法对红外图像进行单层离散二维小波分解，得到低频子带的分解系数和分别对应于水平、垂直和对角三个方向的三个高频子带分解系数；根据公式求解出三个高频子带分解正向系数和负向系数的对应阈值T；在三个高频子带分解系数的正向系数与负向系数内进行直方图均衡化，计算三个高频子带分解正向与负向部分的新系数；最后将低频子带的分解系数与三个高频子带新系数进行小波重构，得到细节增强后的红外图像。本发明能够在噪声被有效抑制的前提下最大程度地增强细节部分，克服了如同态滤波、直方图均衡等常见算法存在的增强图像后噪声也被放大等缺点。

主权项

一种基于二代小波的红外图像细节增强方法，其特征在于：包括如下步骤：①利用db1二代小波整数提升算法对红外图像进行单层离散二维小波分解，得到低频子带的分解系数cA、水平方向高频子带分解系数cH、垂直方向高频子带分解系数cV和对角方向高频子带分解系数cD；②分别求解水平方向高频子带分解系数cH、垂直方向高频子带分解系数cV和对角方向高频子带分解系数cD的正向系数与负向系数的累积分布函数CDF_h+、CDF_v+、CDF_d+、CDF_h‑、CDF_v‑CDF_d‑，求解公式为：i∈[min,max],其中min、max为相应的高频子带分解系数的正向系数或负向系数的最小值与最大值，n_总为相应高频子带分解系数的正向系数或负向系数的总数值，n_i为相应高频子带分解系数的正向系数或负向系数i的个数值；③根据公式p=cdf(i)/cdf(max)，设置p值，求解出三个高频子带分解系数的正向系数和负向系数的对应阈值T；④依据三个高频子带分解系数的正向系数和负向系数的对应阈值T，在三个高频子带分解系数cH、cV、cD的正向系数与负向系数绝对值大于阈值T内进行直方图均衡化，小于阈值T的系数0，计算三个高频子带分解正向与负向部分的新系数，计算公式如下：$f\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& x=0\\ 0& \min \le x<T\\ G\left(x\right)& T\le x<\max \end{array}\right.,x\in [\min ,\max ]$G(x)为直方图均衡化算法，计算公式如下：$G\left(x\right)=(\max -T)\times \frac{\mathrm{cdf}\left(x\right)}{\mathrm{cdf}\left(\max \right)}+T,x\in [T,\max ]$其中两公式中x为三个高频子带分解系数，f(x)为增强后新系数；⑤将低频子带的分解系数cA与三个高频子带新系数进行小波重构，得到细节增强后的红外图像。