红外图像对比度增益调节方法、存储介质及红外探测器技术

本发明专利技术公开了一种红外图像对比度增益调节方法、存储介质及红外探测器。该方法包括1)将输入的红外图像进行分割；2)设计模糊控制器，确定模糊控制器的输入变量和输出变量；3)将模糊控制器的输入变量与输出变量进行尺度变换；4)对输入变量进行模糊处理；5)进行模糊推理；6)进行解模糊；7)计算对比度增益调节后的灰度值。根据所建立的模糊规则库，能够对红外图像对比度增益进行调节，该方法具有较强的鲁棒性，能够有效抑制红外图像噪声，提高图像对比度，增强红外图像细节信息。增强红外图像细节信息。增强红外图像细节信息。

【技术实现步骤摘要】
红外图像对比度增益调节方法、存储介质及红外探测器


[0001]本专利技术涉及一种红外图像对比度增益调节方法、存储介质及红外探测器，该方法基于模糊控制算法，根据所建立的模糊规则库，实现对红外图像对比度增益进行调节。

技术介绍

[0002]随着红外技术的飞速发展，红外成像系统在众多领域均得到了广泛应用。受益于微电子技术，红外成像系统朝着低功耗、小体积、多功能的方向发展。目前常见的红外处理系统的组成包括了红外探测器、FPGA和其它必要组件，它能够获取较高质量的红外图像。
[0003]红外热成像技术是通过探测物体表面热辐射来成像的，但由于大气衰减的原因，所以导致到达光学镜头的红外辐射能量很少，红外图像对比度较低，视觉较为模糊。同时在接收所检测的物体红外辐射时，也会接收到大量的干扰因素，如环境温度、灰尘、大气辐射等，导致红外图像的非均匀性大、噪声多、细节纹理不清晰、对比度低等问题，难以满足人们对高质量红外图像的要求，使得红外技术的发展受到了一定的限制。
[0004]目前红外焦平面探测器的技术以及工艺还不够完善，例如，对于外界环境随机干扰、环境的热平衡、传输距离较远以及大气衰减比较严重等因素，将直接导致红外图像存在对比度低、图像效果较为模糊等问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是针对红外图像对比度较低、视觉效果较为模糊以及红外图像的非均匀性大、噪声多、细节纹理不清晰等不足，提供一种红外图像对比度增益调节方法、存储介质及红外探测器。
[0006]本专利技术的红外图像对比度增益调节方法基于模糊控制算法，根据所建立的模糊规则库，能够对红外图像对比度增益进行调节，该方法具有较强的鲁棒性，能够有效抑制红外图像噪声，提高图像对比度，增强红外图像细节信息。
[0007]本专利技术解决上述技术问题的技术方案为：
[0008]一种红外图像对比度增益调节方法，包括以下步骤：
[0009](1)将输入的红外图像进行分割，获得红外图像不同的维度信息。
[0010](2)设计模糊控制器，确定模糊控制器的输入变量和输出变量，模糊控制器的输入变量分别为能够反映红外图像整体波动范围的参数及能够反映局部信息量的参数，使模糊控制器能够实现调节红外图像对比度增益的功能。
[0011](3)将模糊控制器的输入变量与输出变量进行尺度变换，将其变换到各自的论域范围，尺度变换的公式如下：
[0012][0013](4)对输入变量进行模糊处理，使输入变量的精确值转变成模糊值。
[0014](5)进行模糊推理，将输入变量与输出变量均划分为A个模糊子集，根据专家经验
建立模糊规则库。
[0015](6)进行解模糊，经过模糊推理后，所获得的输出变量仍为模糊值，对该输出变量解模糊将其变为一个精确的输出量，该输出量能够反映红外图像整体波动的权重和红外图像局部信息量的权重。
[0016](7)计算对比度增益调节后的灰度值，将输出量带入下列公式，即可得到对比度增益调节后的灰度值I：
[0017]I＝S1*G1+S2{G2+L+S
n
*G
n
[0018]式中：S1，S2，
…
,S
n
为模糊控制器的输入，G1，G2,
…
,G
n
为模糊控制器的输出。
[0019]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行实现上述红外图像对比度增益调节方法的步骤。
[0020]一种含有上述的计算机可读存储介质的红外探测器。
[0021]本专利技术提出的一种红外图像对比度增益调节方法，有效抑制了噪声，提高了红外图像对比度，增强了红外图像细节信息。
附图说明
[0022]图1为实施例1的原理框图。
[0023]图2为输入输出变量的隶属函数，图中：横坐标为输入输出变量的论域，纵坐标为隶属度，NB，NS，Z，PS，PB为输入输出变量的五个模糊子集。
[0024]图3为实施例1红外图像对比度增益调节前后对照图，图中(a)为原始图像，(b)为经过对比度增益调节后的图像。
具体实施方式
[0025]为了解决红外图像的对比度低、清晰度不高、分辨弱小目标形状和细节能力差等缺陷，本专利技术提出了一种红外图像对比度增益调节方法。通过模糊控制来调节红外图像对比度增益，该算法能够根据所建立的模糊规则库，对红外图像对比度增益进行调节，使其能够有效抑制红外图像噪声，增强红外图像细节，提高红外图像对比度。
[0026]为了进一步说明本专利技术的技术方案，下面将实施例1进行详细说明。
[0027]实施例1
[0028]如图1所示，本实施例包括以下步骤：
[0029]1)以将红外图像分割为若干个方块为例，将输入的768行1024列的红外图像切割为64个12行16列的红外图像。
[0030]2)以设计两个单输入单输出的一型模糊控制器为例，使其能够实现调节红外图像对比度增益的功能。由于灰度值差值以及方差能够很好的反应该区域的对比度、细节信息以及噪声信息，因此选择该模糊控制器的输入分别为红外图像像素点差值D
i
以及方差D
var
,输出分别为红外图像差值D
i
的权重G1以及方差权重G2。
[0031]假设每一个像素点的灰度值为I
ij
,根据下式分别计算出每块切割后的红外图像像素点灰度值最大值与最小值差值D
i
以及方差D
var
。其中，I
max
、I
min
为该区域灰度值的最大值和最小值，I
mean
为该区域灰度值均值。
[0032][0033]3)将模糊控制器的输入与输出进行尺度变换，将其变换到各自的论域范围。量化因子k
a
计算如下式所示：
[0034][0035]式中：DD为论域范围，R
I
为值域范围。
[0036]4)随后对输入量进行模糊处理，使输入的精确值转变成模糊值。A为R上的模糊集，μ
A
(x)称为x属于模糊集合A的程度高低，也就是A的隶属函数。由于高斯型隶属函数有良好的平滑性、对称性，并且没有零点，因此以高斯型隶属函数为例，所设计的模糊控制器输入输出隶属函数均为高斯型隶属函数f(x)。
[0037][0038]式中：σ代表标准方差，c代表随机变量X所服从的一个数学期望值。
[0039]5)将输入与输出变量均划分为5个模糊子集{PB,PS,Z,NS,NB}为例，根据专家经验建立模糊规则库。该区域灰度值最大最小值之差以及方差均能反应该区域的细节信息，但方差的维度相对于差值来说更高，信息更为全面。根据经验可知，当差值较小时，该区域噪声较强，需要抑制对比度增益以此达到抑制噪声的效果；当差值为不大不小时，其细节信息需要增强，因此需要增大对比度增益；当差值较大时，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种红外图像对比度增益调节方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将输入的红外图像进行分割，获得红外图像不同的维度信息；(2)设计模糊控制器，确定模糊控制器的输入变量和输出变量，模糊控制器的输入变量分别为能够反映红外图像整体波动范围的参数及能够反映局部信息量的参数，使模糊控制器能够实现调节红外图像对比度增益的功能；(3)将模糊控制器的输入变量与输出变量进行尺度变换，将其变换到各自的论域范围，尺度变换的公式如下：式中：量化因子k
a
，DD为论域范围，R
I
为值域范围；(4)对输入变量进行模糊处理，使输入变量的精确值转变成模糊值；(5)进行模糊推理，将输入变量与输出变量均划分为A个模糊子集，根据专家经验建立模糊规则库；(6)进行解模糊，经过模糊推理后，所获得的输出变量仍为模糊值，对该输出变量解模糊将其变为一个精确的输出量，该输出量能够反映红外图像整体波动的权重和红外图像局部信息量的权重；(7)计算对比度增益调节后的灰度值，将输出量带入下列公式，即可得到对比度增益调节后的灰度值I：I＝S1*G1+S2*G2+L+S
n
*G
n
式中：S1，S2，
…
,S
n
为模糊控制器的输入，G1，G2,
…
,G
n
为模糊控制器的输出。2.如权利要求1所述的红外图像对比度增益调节方法，其特征在于，所述(1)中将输入的红外图像进行分割的方法包括：基于红外图像的背景和细节的图像特征分割法，以及将红外图像分为若干个方块，得到红外图像不同维度信息。3.如权利要求1所述的红外图像对比度增益调节方法，其特征在于，所述所述(2)中...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏丹，周永康，袁有志，张磊，成然，赵德利，曾邦泽，朱尤攀，李广，胡荣富，陈宇，王琦艺，王若男，陈若童，韩娟，
申请(专利权)人：云南北方光电仪器有限公司，
类型：发明
国别省市：