專利名稱：一種基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法
技術領域：
本發(fā)明屬于氣體檢測領域，涉及被動式氣體泄漏紅外成像探測系統(tǒng)的后期信號處理技術，特別涉及ー種基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，
背景技術：
二十世紀八十年代Strachan等人以353K(80°C )的黑體作為背景，用紅外熱成像技術觀察到了從管道里噴出的丁烷，至此紅外熱成像技術才開始應用于氣體探測領域。目前隨著紅外探測器陣列性能的提高，歐美發(fā)達國家的氣體泄漏被動式紅外成像技術及產(chǎn)品發(fā)展得很快，已非常廣泛地應用于石化、煉油、電カ等行業(yè)的氣體泄漏探測及污染物排放監(jiān)測。然而，被動式氣體泄漏紅外成像系統(tǒng)完全依賴于自然環(huán)境的紅外輻射，由于缺少主動的紅外照明，所獲得的氣體紅外圖像往往對比度不高、氣體信號微弱、氣體云團不明顯、背景邊緣和細節(jié)模糊，尤其是氣體泄漏量低的情況下，僅憑肉眼難以判斷泄漏的發(fā)生。我們經(jīng)過大量實驗發(fā)現(xiàn)，在實際環(huán)境中，對于某個固定的泄漏源，在一定的風速和風向條件下，位于下風向的氣體云團通常呈現(xiàn)擴散和擺動的運動特點。擴散在物理學上是 ー種遷移過程，如果介質(zhì)(如空氣)中存在某種雜質(zhì)，且其濃度分布不均勻，那么雜質(zhì)將從高濃度區(qū)域向低濃度區(qū)域遷移。擺動是氣體云團與運動的空氣相互作用的結(jié)果。目前，針對氣體紅外圖像的增強算法還比較少，能夠充分考慮氣體運動特點的增強算法就更少。因此，需要設計ー種既能整體改善圖像對比度、抑制噪聲、增強背景細節(jié)，又能根據(jù)泄漏氣體向外擴散時的運動特征來提取和突顯氣體區(qū)域的方法，提高觀察者判斷氣體是否發(fā)生泄漏、以及定位泄漏源的能力。

發(fā)明內(nèi)容
針對上述氣體紅外圖像質(zhì)量和現(xiàn)有處理算法的缺陷，本發(fā)明的目的是提出ー種基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，突出氣體云團目標，增強圖像背景，提高圖像對比度、抑制噪聲，提高氣體探測概率。為實現(xiàn)上述目的，本方法基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，包括以下步驟第一歩使用中波或長波紅外氣體泄漏云團成像儀拍攝氣體泄漏視頻序列圖像， 獲取氣體紅外圖像序列第二步將獲取的當前幀和前N幀視頻圖像進行對比度拉伸預處理；第三步根據(jù)當前幀的圖像數(shù)據(jù)擴展氣體云團區(qū)域；第四步根據(jù)第三步中擴展后的當前幀和前N幀的圖像數(shù)據(jù)定位氣體云團坐標；第五步根據(jù)第二步中當前幀的圖像數(shù)據(jù)增強背景圖像的細節(jié)；第六步根據(jù)第四步確定的氣體云團定位坐標與第五步中當前幀背景圖像的相應位置彩色化渲染氣體云團。第二步中所述的對比度拉伸預處理方法采用直方圖均衡或非線性對比度拉伸，保證之后的處理算法充分發(fā)揮增強作用。第三步中所述的擴展氣體云團區(qū)域采用正向各向異性擴散方法，擴展圖像中表征較高氣體濃度的低灰度值區(qū)域，并去除噪聲。第四步中所述定位氣體云團坐標采用如下方法首先在氣體云團擴展結(jié)果的基礎上，進行幀差和積分處理，幀差步調(diào)和累加次數(shù)根據(jù)視頻采集現(xiàn)場環(huán)境的風速以及對處理效果的要求進行設定；初歩提取氣體云團目標，并增強運動的氣體云團的信號強度；然后采用K均值聚類進ー步區(qū)分氣體云團與背景噪聲，K均值聚類方法是根據(jù)圖像像素點的灰度值大小和彼此之間的空間距離，將像素點進行區(qū)域性分割，使得灰度值差別小且距離相近的像素點聚合為同一類別；最后獲得準確的氣體云團區(qū)域，記錄氣體云團在圖像中的位置坐標。第五步所述背景圖像增強是采用雙向各向異性擴散方法對當前幀圖像進行選擇性擴散，在灰度值平坦區(qū)域進行正向擴散，降低圖像噪聲，在灰度值變化劇烈的邊緣處進行反向擴散，增強背景細節(jié)。第六步所述氣體云團彩色化渲染方法是將原處理結(jié)果的灰度圖像轉(zhuǎn)為RGB顔色空間的彩色圖像，然后按照已確定的氣體云團坐標，在增強后的背景圖像的相應位置賦予用戶所選擇的顏色，使得彩色化后的氣體云團在黑白紅外背景圖像中更為突出，提高氣體云團的可判讀性，利于人眼快速探測到氣體泄漏時形成的氣體云團。本發(fā)明的工作原理本發(fā)明將正在泄漏的氣體視為從泄漏點附近高濃度區(qū)向周圍低濃度區(qū)擴散的具有一定面積的、形狀和位置不固定的運動目標，正向各向異性擴散進ー 步擴展表征氣體云團的低灰度值區(qū)域的面積，雙向各向異性擴散對圖像進行選擇性擴散， 在灰度值平坦區(qū)域進行正向擴散，降低圖像噪聲，在灰度值變化劇烈的邊緣處進行反向擴散，增強背景細節(jié)。本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是本發(fā)明提高氣體紅外圖像質(zhì)量和突出氣體云團目標， 相對于以往的氣體成像處理方法，具有以下優(yōu)勢(I)現(xiàn)有技術在增強紅外圖像時，即便是點狀紅外目標，其一般具有較高的灰度值，而氣體圖像的灰度值不高，與背景圖像較難區(qū)分，而且氣體圖像是呈擴散狀態(tài)，在每一幀圖像里的形態(tài)和面積均不固定，因此又無法直接使用紅外運動目標的檢測與跟蹤算法。 本發(fā)明在對圖像質(zhì)量較低的氣體紅外圖像進行簡單預處理之后，通過物理學上描述擴散過程的各向異性擴散方程提高圖像的整體質(zhì)量，并突出和標示氣體云團區(qū)域。(2)現(xiàn)有技術在處理氣體紅外圖像時，較少考慮氣體的動態(tài)擴散特性。本發(fā)明充分利用了氣體區(qū)別于靜止背景的擴散特性，使用幀差和積分的方法，提取并增強氣體云團的信號強度，尤其適用于氣體泄露量較小、有微風存在的場景。(3)現(xiàn)有技術在處理氣體紅外圖像時，通常只注重突出氣體云團，而較少考慮背景信息，有針對性的保護或增強背景細節(jié)更是少見。本發(fā)明將背景細節(jié)和氣體云團區(qū)分對待， 利用不同方法將二者分別進行增強處理，然后以信息融合的方式進行彩色化渲染，既突出氣體云團目標，又保護甚至增強背景的邊緣和細節(jié)信息。


圖I為本發(fā)明基于各向異性擴散氣體紅外圖像增強方法的流程圖2為具體實施例中的分步結(jié)果流程示意圖。
具體實施例方式為了進一步說明本發(fā)明的目的和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步的說明。本發(fā)明采用兩種機制的各向異性擴散、隔幀幀差和K均值聚類等方法實現(xiàn)了 ー種特定的氣體紅外圖像增強方法。下面實施例中N =幀差步調(diào)d+累加次數(shù)n，累加次數(shù)和幀差步調(diào)由用戶根據(jù)需要設定，本實施例中d設為2，n設為5。本實施例中采用基于各向異性擴散氣體紅外圖像增強方法對安裝有窄帶濾光片的中波氣體成像儀拍攝的CO2氣體視頻進行增強處理。其具體實現(xiàn)過程包括圖I所示的以下幾個步驟步驟一、使用制冷型中波氣體成像儀對泄漏的CO2氣體成像，得到黒白的氣體紅外視頻序列圖像。在拍攝前，應保證氣體成像儀視場的背景圖像靜止，并對氣體成像儀進行非均勻性校正。拍攝氣體泄漏的視頻序列圖像均為灰度圖像。附圖2(a)是從拍攝視頻序列中抽取的ー幀圖像，可以看出圖像對比度很低，包含較大的隨機顆粒噪聲且氣體云團不明顯。步驟ニ、對步驟一所獲得的序列圖像的當前幀和前N幀序列圖像進行預處理。預處理結(jié)果如附圖2(b)所示，預處理使用直方圖均衡化以提高圖像的對比度。步驟三、根據(jù)當前幀數(shù)據(jù)進行兩路獨立的各向異性擴散處理；將步驟ニ的氣體紅外圖像預處理結(jié)果的當前幀分為兩路分別進行處理I) 一路用擴散較強的正向各向異性擴散算法(附圖I的步驟b)，在大大降低圖像噪聲的同吋，擴展氣體云團區(qū)域，擴展結(jié)果見附圖2(c)。比較附圖2(b)和2(c)可以發(fā)現(xiàn)， 附圖2(c)中的氣體云團區(qū)域得到了有效擴展。正向各向異性擴散算法表達式如下
權利要求
1.基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟第一歩使用中波或長波紅外氣體泄漏云團成像儀拍攝氣體泄漏視頻序列圖像，獲取氣體紅外圖像序列第二步將獲取的當前幀和前N幀視頻圖像進行對比度拉伸預處理；第三步根據(jù)當前幀的圖像數(shù)據(jù)擴展氣體云團區(qū)域；第四步根據(jù)第三步中擴展后的當前幀和前N幀的圖像數(shù)據(jù)定位氣體云團坐標；第五步根據(jù)第二步中當前幀的圖像數(shù)據(jù)增強背景圖像的細節(jié)；第六歩根據(jù)第四步確定的氣體云團定位坐標與第五步中當前幀背景圖像的相應位置彩色化渲染氣體云團。
2.如權利要求I所述的基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，第 ニ步中所述的對比度拉伸預處理方法采用直方圖均衡或非線性對比度拉伸，保證之后的處理算法充分發(fā)揮增強作用。
3.如權利要求I所述的基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，第三步中所述的擴展氣體云團區(qū)域采用正向各向異性擴散方法，擴展圖像中表征較高氣體濃度的低灰度值區(qū)域，并去除噪聲。
4.如權利要求I或2或3所述的基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，第四步中所述定位氣體云團坐標采用如下方法首先在氣體云團擴展結(jié)果的基礎上， 進行幀差和積分處理，幀差步調(diào)和累加次數(shù)根據(jù)視頻采集現(xiàn)場環(huán)境的風速以及對處理效果的要求進行設定；初歩提取氣體云團目標，并增強運動的氣體云團的信號強度；然后采用K 均值聚類進ー步區(qū)分氣體云團與背景噪聲，K均值聚類方法是根據(jù)圖像像素點的灰度值大小和彼此之間的空間距離，將像素點進行區(qū)域性分割，使得灰度值差別小且距離相近的像素點聚合為同一類別；最后獲得準確的氣體云團區(qū)域，記錄氣體云團在圖像中的位置坐標。
5.如權利要求I或2或3所述的基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，第五步所述背景圖像增強是采用雙向各向異性擴散方法對當前幀圖像進行選擇性擴散，在灰度值平坦區(qū)域進行正向擴散，降低圖像噪聲，在灰度值變化劇烈的邊緣處進行反向擴散，增強背景細節(jié)。
6.如權利要求I或2或3所述的基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，其特征在于，第六步所述氣體云團彩色化渲染方法是將原處理結(jié)果的灰度圖像轉(zhuǎn)為RGB顔色空間的彩色圖像，然后按照已確定的氣體云團坐標，在增強后的背景圖像的相應位置賦予用戶所選擇的顔色，使得彩色化后的氣體云團在黑白紅外背景圖像中更為突出，提高氣體云團的可判讀性，利于人眼快速探測到氣體泄漏時形成的氣體云團。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于各向異性擴散的氣體紅外圖像增強方法，屬于氣體檢測領域。該方法首先對氣體紅外視頻序列圖像進行預處理，然后分為兩路分別處理，一路使用正向各向異性擴散算法，擴展氣體云團區(qū)域，另一路使用雙向各向異性擴散算法，降低噪聲并保護和增強圖像背景的細節(jié)與邊緣；然后，將第一路處理結(jié)果進行隔幀差分，并累加差分結(jié)果；之后，用K均值聚類在累加結(jié)果中標示氣體云團區(qū)域，確定氣體云團的位置坐標，最后，根據(jù)此坐標在第二路處理結(jié)果中的相應位置彩色化渲染氣體云團，從而顯著提高氣體云團的可判讀性，改善氣體紅外圖像的質(zhì)量，利于人眼快速探測到氣體泄漏時形成的氣體云團。本發(fā)明可用于檢測人眼不可見的危險氣體的泄漏。
文檔編號G06T5/00GK102609906SQ20121000919
公開日2012年7月25日 申請日期2012年1月12日 優(yōu)先權日2012年1月12日
發(fā)明者李家琨, 王嶺雪, 金偉其, 高岳 申請人:北京理工大學