用于细节增强和降噪的图像处理方法技术

本发明专利技术涉及一种用于细节增强和降噪的图像处理方法，其中包括下列步骤：(a)生成原始图像，(b)基于原始图像计算信息测度，其中该测度可以是扩展、边缘检测或熵测度，(c)基于信息测度计算加权测度，(d)原始图像经低通滤波器低通滤波以形成低通滤波图像，(e)通过从原始图像中减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，(f)通过将以加权测度缩放的高通图像加入到该低通图像来获得细节增强和降噪的图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】本专利技术涉及一种包括图像信息的细节增强和降噪的图像处理方法。此外，本专利技术涉及一种包括图像记录设备、图像处理单元和图像显示单元的图像处理设备。用于图像处理的各种方法，举例来说，例如，细节过滤或增强的各种形式，是用于改进所记录图像的可视化的公知技术。图像信息的各种类型的压缩也是已知的，部分地为了减少图像的信息内容并且因此获得具有较少信息量的图像，但也为了为图像观看者调整图像。作为观看者，一个人具有有限的能力以区分细节和不同颜色以及灰度级。用于记录和显示图像的系统参照没有日光的条件，当前使用各种形式的图像处理以改进所记录图像的信息内容。通常的实践是增强在所记录图像中出现的对象的轮廓。图像处理优选是通过在所记录图像的信息内容的数字表示上通过数学方法实现。Sobel算子是用于在所记录图像上增强轮廓、所谓的边缘增强或边缘保持方法的一种公知的数学方法的示例。在图像细节的增强中常见的问题是图像中的噪声也随之加大了。当光线条件是那种难以使用普通光学设备时的图像记录的示例是使用IR视频或IR照片，其中IR代表红外线。IR视频中的细节和结构通常由在本地区域内信号强度的细微改变构成。同时，在一张单独图像中的总体动态范围可是大的。在冷区域和暖区域之间的信号级别中的区别可导致会记录大约65000灰度级。典型地，这个信号将被压缩从而其总动态范围变成从黑色至白色的8位或256个不同的灰度级，以适应视频格式以及更好地适合展示给操作者。用于这个的原因是适应于视频标准。信号的纯线性压缩几乎总是不合适的，因为具有广泛不同信号级的一个小区域有使用所有动态范围的风险，于是获得了在原理上只具有几个颜色和灰度级的图像。一种规避它的常见方式是利用图像的直方图(信号级的分布)并且，基于此，例如，确定从16至8位合适的转换，因此可用的动态不会被花费或使用在没有信号的级别处。即使直方图均衡化在很多上下文中是非常有效的，但总体上也难以预见正确的细节是否会被实质地突出。因此，使用其它给出更健壮结果的方法。一种这样的方法是使用边缘保持低通滤波器以生成没有细节或结构的背景图并且从原始图中减去这个图像从而产生小的信号变化，其中该小的信号变化是由细节构成的。边缘保持低通滤波器是之前已知的并且这种滤波器的一个示例在C.Tomasi和R.Manduchi的用于灰度和彩色图像的双边滤波(Bilateral Filtering for Gray andColor Images, Proc.1998IEEE 6th, Int.Conf.0n Computer Vis1n, Bombay, India)中被描述。通过将每个图像点的值替换为相邻图像点值的平均值，获得平滑图像。如果使用非边缘保持滤波器，则邻近有广泛不同信号强度的图像点将受到影响，因此它们在比实际应有级别更高或更低的级别处结束。当前已知的用于图像信息细节增强和降噪方法的问题是，在高边缘增强情况下，则也获得高噪声级别。本专利技术的一个目标是提出一种用于图像信息的细节增强和降噪的方法，因此即使边缘增强有高级别，也获得一种低噪声级别。本专利技术的其它目标结合本专利技术的详细描述被更详细地描述。本专利技术涉及一种，其中包括下列步骤:(a)生成原始图像，(b)基于原始图像计算信息测度，(c)基于信息测度计算加权测度，(d)原始图像经低通滤波器低通滤波以形成低通滤波图像，(e)通过从原始图像中减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，(f)通过将以加权测度缩放的高通图像加入到该低通图像来获得细节增强和降噪的图像。依照根据本专利技术用于细节增强和降噪的改进图像处理方法的其它方面:基于具有用于作为输入数据的计算的信息测度的结果的查找表计算加权测度；基于用常量缩放作为输入数据的该计算的信息测度来计算加权测度；该信息测度是扩展测度；该扩展测度是标准偏差；该信息测度是边缘检测测度；该信息测度是熵测度。本专利技术还由一种包括图像记录设备、图像处理单元、和图像显示单元的图像处理设备构成，其中:(a)用记录设备生成原始图像，(b)基于原始图像在图像处理单元中计算信息测度，(C)基于信息测度在图像处理单元中计算加权测度，(d)在具有低通滤波器的图像处理单元中低通滤波原始图像以形成低通滤波图像，(e)在图像处理单元中通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，(f)在图像处理单元中通过将以加权测度缩放的高通图像加入到该低通图像来获得细节增强和降噪的图像，(g)在图像显示单元中可视化该细节增强和降噪的图像。依照根据本专利技术改进的图像处理设备的其他方面:该图像记录设备是一 IR摄像机；在图像显示单元可视化之前压缩该细节增强和降噪的图像；基于具有用于作为输入数据的计算的信息测度的结果的查找表在图像处理单元中计算加权测度；基于用常量缩放作为输入数据的该计算的信息测度在图像处理单元中计算加权测度；该信息测度是扩展测度；该扩展测度是标准偏差；该信息测度是边缘检测测度；该信息测度是熵测度。下面将参照附图更详细地描述本专利技术，在其中:图1示出了用于根据本专利技术的方框图。图2示出了根据本专利技术用于图像处理系统中组件的方框图。用于根据本专利技术的方框图在图1中示出。该图像处理方法基于图像信息的分组以形成完整图像(也被称作原始图像2)的各部分。该图像信息的分组优选地以16位帧的形式实现，其中该帧定义了以多个数字位形式的一组数字信息。完整的数字图像被划分成大量的小组或帧以更容易地进行图像处理。原始图像2在LP滤波器框3中被低通滤波，其是边缘保持低通滤波器。边缘保持低通滤波器是公知的并且在文献中被描述过，因此在本申请文本中未被详细地描述。低通滤波图像4被从原始图像2中减去以生成高通滤波图像5。该低通滤波图像4也可以用合适的算法被压缩，例如直方图均衡化，主要为了减少低通滤波图像中的信息内容以及因此还有原始图像。原始图像2用于计算信息测度7，其在原始图像2中构成信息内容的测度，例如标准偏差。计算的测度而不是标准偏差也能被使用，例如各种形式的扩展测度或用于鉴定原始图像2中的信息内容的其他测度。其他信息测度7的示例是从原始图像2中识别突出、显著或明显细节的测度，也被称作为显著性。此外，该信息测度可以是图像中边缘的测度，被称作为边缘检测测度，或图像中熵的测度，被称作为熵测度，或其他涉及图像或其他信息量具有某状态的顺序或事实的测度。该计算的信息测度7基于由特定应用选择的方法在因子缩放块8中被加权或缩放。通过将低通滤波图像4增加到使用该计算的信息测度7加权的或者具有与所计算的信息测度7成比例的值的高通滤波图像5，可以生成滤波图像6。该滤波图像6是原始图像2的细节增强和降噪图像。该加权是通过高通滤波图像5乘以来自因子缩放块8中的因子而实现的。该因子缩放结果被添加至低通滤波图像4以生成滤波图像6。滤波图像6优选地包含少于原始图像2的信息并且被适配于特定应用和/或装置，例如通过减少灰色调的数量。图2中示出了根据本专利技术用于在图像处理系统10中组件的方框图。该图像处理系统10包括记录设备11、图像处理单元12、以及图像显示单元13，记录设备11是一种图像收集单元并且可以是照相机或图像传感器。记录设备11记录图像收集单元被指向的目标或区域的图像。这种情况下记录设备11优选是一 IR摄像机，但也可以是其他类型的图像收集装置，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于细节增强和降噪的图像处理方法，其特征在于包括下列步骤：(a)生成原始图像，(b)基于原始图像计算信息测度，其中信息测度能够是扩展测度、边缘检测测度或熵测度，(c)基于信息测度计算加权测度，(d)利用低通滤波器将原始图像低通滤波以形成低通滤波图像，(e)通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像，(f)通过将以加权测度缩放的高通图像加入到低通图像来获得细节增强和降噪的图像。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.02.21 SE 1230021-61.一种用于细节增强和降噪的图像处理方法，其特征在于包括下列步骤: (a)生成原始图像， (b)基于原始图像计算信息测度，其中信息测度能够是扩展测度、边缘检测测度或熵测度， (c)基于信息测度计算加权测度， (d)利用低通滤波器将原始图像低通滤波以形成低通滤波图像， (e)通过从原始图像减去低通滤波图像来计算高通滤波图像， (f)通过将以加权测度缩放的高通图像加入到低通图像来获得细节增强和降噪的图像。2.根据权利要求1的图像处理方法，其特征在于:基于具有用于作为输入数据的计算的信息测度的结果的查找表计算加权测度。3.根据权利要求1的图像处理方法，其特征在于:基于用常量缩放作为输入数据的计算的信息测度来计算加权测度。4.根据权利要求1至3中任一项的图像处理方法，其特征在于:扩展测度是标准偏差。5.一种图像处理设备，包括图像记录设备(11)、图像处理单元(12)以及图像显示单元(13)，其特征在于: (a)用记录设备(11)生成原始图像， (b)基于原始图像在图像处理单元(12)中计算信息测度，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·奥尔森，
申请(专利权)人：前视红外系统股份公司，
类型：发明
国别省市：瑞典;SE