【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于红外图像处理，具体涉及一种自适应的宽灰度范围红外图像高亮目标抑制方法。
技术介绍
1、随着红外成像系统在军事探测及民用生活等领域的应用愈加广泛，人们对于红外图像的图像质量和场景的适应性的要求也越来越高。红外图像的原始数据往往是14位宽灰度范围数据，在红外图像处理的环节中，通常需要通过动态范围压缩技术将其转化为便于显示和传递的8位图像数据，在压缩的过程中同时提高对比度与细节，从而增强显示效果。
2、图像增强作为图像处理的重要组成部分，对于改善图像质量发挥了重要作用。随着对图像增强技术研究的不断深入，新的图像增强方法不断出现。目前图像增强方法主要分为如下几类，基于灰度映射类的方法是红外图像灰度动态范围调整的常用处理技术，比较常用的映射曲线类型有以下几种：线性变换映射、对数变换、伽马校正以及semi-s曲线映射。由于固定曲线的灰度映射局限性很大，进而发展出了基于不同判定标准自适应选择映射曲线的增强算法，此方法算法复杂度较低，工程化可实行性较高，但对于决策函数的设计要求也较高。
3、但是在某些特殊场景下，例如当场景中进入高温高热物体时，传统的线性增强方法无法充分的利用到显示设备的有效显示范围，会将背景信息淹没，使得图像整体色调过暗，导致背景信息无法得到有效增强。会出现无效的灰度空间占用有效显示范围的情况，由于没有充分而有效地利用有限的显示空间，造成了显示空间的浪费，使重要的图像细节没有得到有效的显示。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
<...【技术保护点】
1.一种自适应的宽灰度范围红外图像高亮目标抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中，判定是否进入自适应高亮抑制算法处理流程的方法具体为：依据直方图统计结果，分别计算出临近下限灰度值histDown与临近上限灰度值histUp，histDown需从最低灰度值开始由低到高进行灰度数量累加统计，当累加值大于全图像素数量的0.5％时，记录当前灰度值为临近下限灰度值；histUp需从最高度值开始由高到低进行灰度数量累加统计，当累加值大于全图像素数量的0.5％时，记录当前灰度值为临近上限灰度值；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤四中，计算Tsum的公式为
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤六中，首先根据红外图像有效动态范围histRange′与目标映射阈的灰度范围Yrange计算压缩系数R；再得到双向映射曲线，并根据图像的平均灰度avg，统计出小于平均灰度的像素个数，将该统计个数除以图像大小得到低灰度区域所占像素比率λ，最终以λ参数作为加权系数得到最终的映射曲线，通过此映射曲线，得到自适应
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤六中，计算压缩系数R的公式如下：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤六中，依据式(5)、式(6)得到双向映射曲线：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤六中，根据图像的平均灰度avg，统计出小于平均灰度的像素个数，利用式(7)将该统计个数除以图像大小得到低灰度区域所占像素比率λ：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤六中，以参数λ作为加权系数，依据式(8)得到最终的映射曲线，通过此映射曲线，得到自适应非线性映射的处理结果：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤七中，依据式(9)、式(10)进行线性映射处理，并对计算结果做溢出保护。
10.一种用于实现如权利要求1至9中任一项所述方法的系统。
...【技术特征摘要】
1.一种自适应的宽灰度范围红外图像高亮目标抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中，判定是否进入自适应高亮抑制算法处理流程的方法具体为：依据直方图统计结果，分别计算出临近下限灰度值histdown与临近上限灰度值histup，histdown需从最低灰度值开始由低到高进行灰度数量累加统计，当累加值大于全图像素数量的0.5％时，记录当前灰度值为临近下限灰度值；histup需从最高度值开始由高到低进行灰度数量累加统计，当累加值大于全图像素数量的0.5％时，记录当前灰度值为临近上限灰度值；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤四中，计算tsum的公式为
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤六中，首先根据红外图像有效动态范围histrange′与目标映射阈的灰度范围yrange计算压缩系数r；再得到双向映射曲线，并根据图像的平均灰度avg，统计出小于平均灰度的像素个数，将该统计个数...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈磊，崔汝凯，李文嘉，王硕，刘芸滔，
申请(专利权)人：天津津航技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：
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