基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法技术

本发明专利技术公开了基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，本发明专利技术利用多尺度双边滤波对图像进行分层处理后，将图像分解为背景层与细节层，对细节层进行去噪处理。另外，采用视觉显著性分析方法对原始图像的显著性区域进行提取，并与图像的背景层进行加权融合，再将其与去噪后的细节层进行加权融合，得到增强后的图像。本发明专利技术同时适用于红外强度图像与红外偏振度图像，在图像的对比度提升、去模糊方面具有良好效果，图像细节更加清晰。

【技术实现步骤摘要】
基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法
本专利技术涉及红外图像处理
，具体涉及基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法。
技术介绍
传统红外成像利用目标与背景的辐射差异进行探测，仅能获取场景的强度信息。然而物体在发射、散射、反射以及透射电磁波的过程中，会产生红外偏振信息。红外偏振成像技术不仅能探测场景的红外强度信息，还能探测红外偏振信息。该技术能很好地区分热辐射相同但偏振特性不同的目标和背景，能弥补传统红外成像中的不足，红外偏振成像技术已成为继传统强度探测和光谱探测的第三种成像探测技术，因而备受学术界与工业界的关注红外偏振成像有多种探测方式，包括分时、分振幅、分孔径和分焦平面偏振成像方式。前三种成像方式或多或少存在一定缺陷，分时式偏振成像系统通过机械旋转式结构，只能适用于静态场景，并且由于机械抖动会引入固定噪声；分振幅式偏振成像系统将入射光划分多个光路，结构庞大复杂，光路对准容易出现误差，会导致低信噪比较低的问题；分孔径型偏振成像系统使用单独的孔径来分离偏振分量，并投射到焦平面的不同区域，会因视差而导致图像出现失真问题，同时分辨率也会降低；随着微电子技术与MEMS技术的发展，基于亚波长金属光栅的非制冷红外分焦平面式偏振成像系统，使用复合超像元结构，因其集成度高、小型化、能有效提取出目标的偏振特征，正成为研究热点。该系统可同时探测不同偏振方向的红外强度信息，能输出14bit原始强度数据，同时利用Stokes表示方法对其进行解偏处理，还可以得到偏振度和偏振角图像。但是不同环境下的红外辐射和传输特性使得红外图像与红外偏振度存在信噪比低、弱细节模糊、对比度不强等问题，目前还没有一种适当的图像增强方法能解决上述问题。
技术实现思路
为了解决上述基于非制冷红外分焦平面式偏振成像系统输出的红外强度图像与红外偏振度图像的信噪比低、对比度不强等问题，本专利技术提出了一种基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法。本专利技术通过下述技术方案实现：基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，该方法包括以下步骤：步骤一，输入红外图像Iin；步骤二，采用多尺度双边滤波方法对输入的红外图像Iin进行分层处理，分为一个背景层和N个细节层；步骤三，对输入的红外图像Iin进行显著性区域提取，确定红外图像Iin的视觉显著性区域；步骤四，对步骤二获得的N个细节层利用不同尺度的高斯滤波算子进行滤波处理，得到滤波后的N个高频层；步骤五，对步骤二获得的背景层与步骤三获得的视觉显著性区域进行加权融合，获得低频层；步骤六，将步骤四获得的高频层和步骤五获得的低频层进行加权处理，得到增强后的输出图像Iout。本专利技术利用多尺度双边滤波(MultiscaleBilateralFilter，MBF)对图像进行分层处理后，将图像分解为背景层与细节层，对细节层进行去噪处理。另外，采用视觉显著性分析方法(VisualSaliencyMap，VSM)对原始图像的显著性区域进行提取，并与图像的背景层进行加权融合，再将其与去噪后的细节层进行加权融合，得到增强后的图像。能够有效改善图像质量，增强细节。优选的，本专利技术的步骤二中采用的多尺度双边滤波方法，其表示为uj＝MBF(uj-1，σsj-1，σr，t)，其中u0为输入图像Iin，t为迭代次数，σs为尺度因子，σr为操作半径，且每次迭代选取的尺度因子为前次的二倍。优选的，本专利技术的步骤三中采用视觉显著性分析方法进行显著性区域提取，对于输入红外图像Iin的像素点Ip处的显著度值V(p)为其中L为红外图像Iin的灰度级数，N为红外图像Iin的像素点个数，Mj表示红外图像Iin中像素点强度为Ij的像素点个数。优选的，本专利技术的步骤四中对于不同尺度的细节层使用与之相对应的尺度因子σs的高斯滤波方法进行滤波，选用的滤波区域为八邻域。优选的，本专利技术的步骤五中的加权融合具体以步骤三获得的显著性区域为低频层的权重，将其与步骤二获得的背景层进行相乘，得到低频层。优选的，本专利技术的步骤六中对N个高频层和低频层进行相加处理，然后进行归一化，得到输出图像Iout。优选的，本专利技术的红外图像Iin为红外强度图像或红外偏振图像。本专利技术可对可对红外偏振探测器输出的红外光强图像和红外偏振度图像进行图像增强处理。本专利技术具有如下的优点和有益效果：本专利技术相较于现有的红外图像增强技术而言，能够直接对红外强度图像和红外偏振度图像进行图像增强处理，采用多尺度双边滤波方法能有效滤除不同尺度结构的噪声，利用视觉显著度分析方法使得图像更加符合人眼的视觉特性，并且本专利技术的处理过程更加简洁，计算量小，便于硬件实现。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：图1为本专利技术的方法流程示意图。图2为本专利技术中未进行增强处理(原始)的红外光强图像。图3为采用本专利技术对红外光强图像进行处理中间获得的中间处理图像。图4为采用本专利技术对红外光强图像进行增强后的输出图像。图5为本专利技术中未进行增强处理(原始)的红外偏振图像。图6为采用本专利技术进行增强处理后的输出图像。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。实施例1本实施例提出了一种基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，如图1所示，本实施例的方法主要包括以下步骤：步骤一、图像分层处理：输入图像Iin，利用多尺度双边滤波(MultiscaleBilateralFilter，MBF)方法对输入图像Iin进行分层处理，分解为一个背景层和N个细节层其中背景层为低频层，细节层为高频层。本实施例中，采用的多尺度双边滤波方法计算公式表示如下：uj＝MBF(uj-1，σsj-1，σr，t)，公式中uj中j表示第j次迭代，其中u0为输入图像Iin，即u0＝Iin，t为迭代次数，σs为尺度因子，σr为操作半径。为避免算法耗时，通常采用较大的尺度因子σs。每次迭代选取的尺度因子越大，为前次的二倍。对于单步双边滤波，计算公式为：其中(x，y)为中心像素位置，(i，j)为中心像素点领域像素点位置，W(i，j)表示双边滤波后的结果，ws(i，j)表示高斯滤波器，wr(i，j)表示保边滤波器。步骤二、显著性区域提取：输入图像Iin，利用视觉显著性分析(VisualSaliencyMap，VSM)方法对输入图像Iin进行显著性区域提取，找到输入图像Iin的视觉显著性区域(Vregion)。本实施例中，对于输入图像Iin的灰度图I的像素点Ip处的显著度值V(p)为其中L为灰度图I的灰度级数，N为灰度图I的像素点个数，Mj表示灰度图I中像素点强度为Ii的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤一，输入红外图像I

【技术特征摘要】
1.基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一，输入红外图像Iin；
步骤二，采用多尺度双边滤波方法对输入的红外图像Iin进行分层处理，分为一个背景层和N个细节层；
步骤三，对输入的红外图像Iin进行显著性区域提取，确定红外图像Iin的视觉显著性区域；
步骤四，对步骤二获得的N个细节层利用不同尺度的高斯滤波算子进行滤波处理，得到滤波后的N个高频层；
步骤五，对步骤二获得的背景层与步骤三获得的视觉显著性区域进行加权融合，获得低频层；
步骤六，将步骤四获得的高频层和步骤五获得的低频层进行加权处理，得到增强后的输出图像Iout。


2.根据权利要求1所述的基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，其特征在于，所述步骤二中采用的多尺度双边滤波方法，其表示为uj＝MBF(uj-1，σsj-1，σr，t)，其中u0为输入图像Iin，t为迭代次数，σs为尺度因子，σr为操作半径，且每次迭代选取的尺度因子为前次的二倍。


3.根据权利要求1所述的基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋亚东，廖邦繁，吕坚，周云，阙隆成，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51