一种红外焦平面阵列图像增强方法

摘要

一种红外焦平面阵列图像增强方法，属于红外焦平面探测器领域，具体涉及特定图像处理算法的硬件实现，目的是在有限的FPGA存储资源条件下，拉伸图像灰度值，提高运算速度。本发明包括中值滤波、分段点获取、分段拉伸。本发明采用的中值滤波消除了图像中的椒盐噪声，分段拉伸有效地增强了图像暗区域的细节部分。本算法无需外部存储器，对FPGA存储资源要求低，实时性好，可以有效的适应红外焦平面探测器对图像增强处理的高要求。

主权项

1.一种红外焦平面阵列图像增强方法，其步骤包括：第1步，中值滤波：对第n帧图像进行中值滤波，n为待处理图像的帧序号；第2步，分段点获取：分别利用下式(I)、(II)和式(III)计算经过中值滤波的第n帧图像的最小灰度值最大灰度值和分段点的灰度值$\left\{\begin{array}{c}{X}_{\min }^n=X_{\min }^{n-1}+{\mathrm{Step}}_{\min }^n\\ {\mathrm{Step}}_{\min }^n=K_{\min }^n*\mathrm{\Delta X}\\ K_{\min }^n=M*N*\min \%-\min \_\mathrm{counte}{r}^n\end{array}\right.$式(I)$\left\{\begin{array}{c}{X}_{\max }^n=X_{\max }^{n-1}+{\mathrm{Step}}_{\max }^n\\ {\mathrm{Step}}_{\max }^n=K_{\max }^n*\mathrm{\Delta X}\\ K_{\max }^n=M*N*\max \%-\max \_\mathrm{counte}{r}^n\end{array}\right.$式(II)$\left\{\begin{array}{c}{X}_b^n=X_b^{n-1}+{\mathrm{Step}}_b^n\\ {\mathrm{Step}}_b^n=K_b^n*\mathrm{\Delta X}\\ K_b^n=M*N*b\%-b\_\mathrm{counte}{r}^n\end{array}\right.$式(III)和分别为第n-1帧图像的最小灰度值、最大灰度值和分段点的灰度值，M*N为第n帧图像的分辨率，min％、max％和b％分别表示第n帧图像中灰度值小于和的像素个数占总像素个数的比例，其中，min和max及b的值由用户预先设定；min_counterⁿ、max_counterⁿ和b_counterⁿ分别为第n帧图像中灰度值小于和的像素个数，ΔX为迭代权值；第3步，分段拉伸：利用第2步迭代得到的和拉伸第n+1帧图像，分段拉伸第n+1帧图像后输出的灰度值$X_{\mathrm{out}}^{n+1}=\left\{\begin{array}{cc}0& \forall X_{\mathrm{in}}^{n+1}<X_{\min }^n\\ S1*(X_{\mathrm{in}}^{n+1}-X_{\min }^n)/(X_b^n-X_{\min }^n)& \forall X_{\min }^n<X_{\mathrm{in}}^{n+1}<X_b^n\\ S2*(X_{\mathrm{in}}^{n+1}-X_b^n)/(X_{\max }^n-X_b^n)& \forall X_b^n<X_{\mathrm{in}}^{n+1}<X_{\max }^n\\ S1+S2& \forall X_{\mathrm{in}}^{n+1}>X_{\max }^n\end{array}\right.$其中为第n+1帧输入图像的原始灰度，S1为分配给的灰度级，S2为分配给的灰度级，S1，S2由用户设定，S1+S2为用户需要拉伸到的灰度级。