一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法，包括如下步驟：A采集紅外熱圖像，并進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度預(yù)處理；紅外熱圖像是通過(guò)兩臺(tái)平行光軸結(jié)構(gòu)且具有不同焦距的紅外熱像儀獲得，紅外熱圖像包括短焦圖像及長(zhǎng)焦圖像；B擴(kuò)大短焦圖像，并將長(zhǎng)焦圖像分為低頻和高頻圖像；C利用DLT算法及平移映射表，建立擴(kuò)大后的短焦圖像與原始長(zhǎng)焦圖像的無(wú)窮遠(yuǎn)平面對(duì)齊的映射關(guān)系；D建立圖像金字塔，計(jì)算圖像間的水平方向視差；E將長(zhǎng)焦圖像的高頻部分融合到擴(kuò)大的短焦圖像中部分融合到擴(kuò)大的短焦圖像中。本發(fā)明相比于高分辨率的紅外熱像儀，降低了成本；保證了較大視角范圍的同時(shí)增加了局部區(qū)域的清晰度。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及紅外圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]針對(duì)紅外熱圖像具有灰度范圍低，整體圖像偏暗，邊沿模糊，混疊多種噪聲的特點(diǎn)，對(duì)紅外熱圖像的預(yù)處理非常重要，主要任務(wù)包括降低噪聲，提升灰度范圍，增強(qiáng)邊緣等任務(wù)。由于紅外熱像儀的傳感器特點(diǎn)，使得其成像分辨率較低，普通商用熱像儀的分辨率都不會(huì)超過(guò)640*480。而更高分辨率的熱像儀價(jià)格昂貴，現(xiàn)階段難以大范圍應(yīng)用。因此可以考慮利用低分辨率的圖像進(jìn)行融合，以更低廉的價(jià)格獲得更好的清晰度。
[0003]通常一副紅外圖像是由前景和背景組成的，往往觀測(cè)者所需看清楚的圖像區(qū)域并不是整幅圖像，而是以主體所在區(qū)域?yàn)橹?，需要獲得局部的清晰顯示。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點(diǎn)與不足，本發(fā)明提供一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法。
[0005]本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0006]一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法，包括如下步驟:
[0007]A采集紅外熱圖像，并進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度預(yù)處理；所述紅外熱圖像是通過(guò)兩臺(tái)平行光軸結(jié)構(gòu)且具有不同焦距的紅外熱像儀獲得，所述紅外熱圖像包括短焦圖像及長(zhǎng)焦圖像；
[0008]B擴(kuò)大短焦圖像，并將長(zhǎng)焦圖像分為低頻和高頻圖像；
[0009]C利用DLT算法及平移映射表，建立擴(kuò)大后的短焦圖像與原始長(zhǎng)焦圖像的無(wú)窮遠(yuǎn)平面對(duì)齊的映射關(guān)系；
[0010]D建立圖像金字塔，計(jì)算圖像間的水平方向視差；
[0011]E將長(zhǎng)焦圖像的高頻部分融合到擴(kuò)大的短焦圖像中。
[0012]所述A具體包括如下步驟:
[0013]Al使用中值濾波算法或雙邊濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑去噪處理；
[0014]A2使用巴特沃斯銳化濾波器來(lái)增強(qiáng)圖像高頻細(xì)節(jié)，提升圖像整體灰度。
[0015]所述B具體包括如下步驟:
[0016]BI根據(jù)長(zhǎng)焦鏡頭與短焦鏡頭的焦距比例，擴(kuò)大預(yù)處理后的短焦圖像，使得擴(kuò)大后的短焦圖像與長(zhǎng)焦圖像在公共區(qū)域內(nèi)具有相同的比例尺度；
[0017]B2使用高斯低通濾波器，將預(yù)處理后的長(zhǎng)焦圖像分為高頻和低頻兩張圖像，濾波的目標(biāo)是使低頻圖像的模糊程度與Al得到的短焦圖像相當(dāng)。
[0018]所述C具體包括如下步驟:
[0019]Cl兩支鏡頭按照平行光軸結(jié)構(gòu)并排擺放，在垂直鏡頭采樣的方向l-2m放置一塊平面板，板上均勻放置多個(gè)點(diǎn)光源；
[0020]C2將BI得到擴(kuò)大的短焦圖像，與原始長(zhǎng)焦圖像作為一組標(biāo)定照片，在圖像上均勻找出多組配點(diǎn)坐標(biāo)，優(yōu)選至少10組以上，并記錄下來(lái)；
[0021]C3利用上述多組匹配點(diǎn)，使用直線線性轉(zhuǎn)換算法計(jì)算出描述短焦圖像及原始長(zhǎng)焦圖像基于平面板所述外平面的單應(yīng)矩陣；
[0022]C4以擴(kuò)大的短焦圖像為基準(zhǔn)，利用單應(yīng)矩陣和雙線性插值算法計(jì)算短焦圖像及原始長(zhǎng)焦圖像的坐標(biāo)映射表；
[0023]C5移開(kāi)Cl所述平面板，然后在大于1m的平面上放置多個(gè)點(diǎn)光源，通過(guò)計(jì)算視差，得到無(wú)窮遠(yuǎn)平面對(duì)齊的坐標(biāo)映射表。
[0024]所述D具體包括如下步驟:
[0025]Dl根據(jù)得到的坐標(biāo)映射表，在擴(kuò)大的短焦圖像，確定一個(gè)待融合區(qū)域，得到待融合區(qū)域的坐標(biāo)起點(diǎn)和待融合區(qū)域的大小，即與B2得到低頻圖像之間的公共區(qū)域；
[0026]D2將待融合區(qū)域作為圖像I，將低頻圖像作為圖像J，在坐標(biāo)映射表的基礎(chǔ)上，計(jì)算出圖像I每個(gè)待匹配點(diǎn)的視差向量，形成一張視差向量表。
[0027]所述E具體包括如下步驟:
[0028]El將坐標(biāo)映射表和視差向量表做加法運(yùn)算得到綜合映射表，作為描述擴(kuò)大的短焦圖像與原始長(zhǎng)焦圖像的匹配關(guān)系；
[0029]E2待融合區(qū)域的坐標(biāo)起點(diǎn)開(kāi)始，利用綜合映射表及雙線性插值算法，把高頻圖像融合到待融合區(qū)域中，增加公共區(qū)域的清晰度。
[0030]所述D2具體步驟包括:
[0031]D21將待融合區(qū)域作為圖像I，將低頻圖像作為圖像J，分別對(duì)上述圖像建立三層金字塔結(jié)構(gòu)的圖像序列，所述三層金字層包括上、中、下層，所述上層金字塔長(zhǎng)和寬為下層金字塔長(zhǎng)和寬的1/2 ；
[0032]D22遍歷I圖像上層的像素點(diǎn)，建立一個(gè)3*3的特征塊，根據(jù)坐標(biāo)映射表，在圖像J上水平單側(cè)方向進(jìn)行搜索，并根據(jù)深度與視差關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)限制其搜索范圍，使用誤差平方差即SSD作為衡量相似性指標(biāo)，
I I(
[0033]SSD(i\ j) * J]+ + — + +


爾K.--.JI
[0034](i’ , j')是坐標(biāo)點(diǎn)(i, j)通過(guò)查詢(xún)映射表得出其在圖像J上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo),從而確定一定數(shù)量的粗匹配點(diǎn)視差偏移量；
[0035]D23根據(jù)確定的粗匹配點(diǎn)，使用SSD作為相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)，直接轉(zhuǎn)入下層進(jìn)行周?chē)膫€(gè)點(diǎn)的精確比較，直到確定匹配點(diǎn)間在原圖上的視差偏移量，形成一張圖像I每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視差偏移量。
[0036]所述Dl中確定待融合區(qū)域，具體為:根據(jù)坐標(biāo)映射表，在擴(kuò)大的短焦圖像中，設(shè)定某個(gè)坐標(biāo)(i, j)，使得
[0037]0〈HPs(i，j)〈l
[0038]則記錄下該坐標(biāo)值(i，j)，作為融合區(qū)域的起點(diǎn)，要求融合區(qū)域的長(zhǎng)寬值Width和Height不超過(guò)長(zhǎng)焦圖像的對(duì)應(yīng)尺寸，從而確定下融合區(qū)域的位置。
[0039]本發(fā)明的有益效果:
[0040]本發(fā)明通過(guò)不同焦距圖像融合，提高紅外圖像的局部清晰度；
[0041]平行光軸結(jié)構(gòu)為圖像配準(zhǔn)降低了難度，通過(guò)無(wú)窮遠(yuǎn)圖像對(duì)齊，降低了匹配搜索的維度，建立金字塔結(jié)構(gòu)提高了搜索速度，為圖像實(shí)時(shí)融合提供了可能；通過(guò)不同焦距的低分辨率熱像儀獲取圖像，提供了清晰度更好的局部畫(huà)面，這是一種廉價(jià)的解決方案。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0042]圖1是本發(fā)明的工作流程圖；
[0043]圖2是圖1中的步驟B和步驟C的工作流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0044]下面結(jié)合實(shí)施例及附圖，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步地詳細(xì)說(shuō)明，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。
[0045]實(shí)施例
[0046]如圖1所示，一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法，包括如下步驟:
[0047]A采集紅外熱圖像，并進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度預(yù)處理；所述紅外熱圖像是通過(guò)兩臺(tái)平行光軸結(jié)構(gòu)且具有不同焦距的紅外熱像儀獲得，所述紅外熱圖像包括短焦圖像及長(zhǎng)焦圖像；具體為:
[0048]Al使用中值濾波算法或雙邊濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑去噪處理，其中關(guān)于中值濾波如下計(jì)算:
[0049]X0 = Mid {Xj, i e Z
[0050]其中Z是中值濾波的窗口范圍，Xi是窗口內(nèi)的像素值，X。是中值濾波的輸出，Mid表示求中間值。
[0051 ] 關(guān)于雙邊濾波有如下計(jì)算:
[0052]采用由幾何空間距離決定的濾波器系數(shù)和像素插值決定的濾波器系數(shù)疊加，計(jì)算權(quán)重系數(shù):
[0053]

【權(quán)利要求】
1.一種紅外熱圖像清晰度增強(qiáng)方法，其特征在于，包括如下步驟: A采集紅外熱圖像，并進(jìn)行增強(qiáng)對(duì)比度預(yù)處理；所述紅外熱圖像是通過(guò)兩臺(tái)平行光軸結(jié)構(gòu)且具有不同焦距的紅外熱像儀獲得，所述紅外熱圖像包括短焦圖像及長(zhǎng)焦圖像； B擴(kuò)大短焦圖像，并將長(zhǎng)焦圖像分為低頻和高頻圖像； C利用DLT算法及平移映射表，建立擴(kuò)大后的短焦圖像與原始長(zhǎng)焦圖像的無(wú)窮遠(yuǎn)平面對(duì)齊的映射關(guān)系； D建立圖像金字塔，計(jì)算圖像間的水平方向視差； E將長(zhǎng)焦圖像的高頻部分融合到擴(kuò)大的短焦圖像中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，所述A具體包括如下步驟: Al使用中值濾波算法或雙邊濾波算法對(duì)圖像進(jìn)行平滑去噪處理； A2使用巴特沃斯銳化濾波器來(lái)增強(qiáng)圖像高頻細(xì)節(jié)，提升圖像整體灰度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，所述B具體包括如下步驟: BI根據(jù)長(zhǎng)焦鏡頭與短焦鏡頭的焦距比例，擴(kuò)大預(yù)處理后的短焦圖像，使得擴(kuò)大后的短焦圖像與長(zhǎng)焦圖像在公共區(qū)域內(nèi)具有相同的比例尺度； B2使用高斯低通濾波器，將預(yù)處理后的長(zhǎng)焦圖像分為高頻和低頻兩張圖像，濾波的目標(biāo)是使低頻圖像的模糊程度與Al得到的短焦圖像相當(dāng)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，所述C具體包括如下步驟: Cl兩支鏡頭按照平行光軸結(jié)構(gòu)并排擺放，在垂直鏡頭采樣的方向l-2m放置一塊平面板，板上均勻放置多個(gè)點(diǎn)光源； C2將BI得到擴(kuò)大的短焦圖像，與原始長(zhǎng)焦圖像作為一組標(biāo)定照片，在圖像上均勻找出多組配點(diǎn)坐標(biāo)，并記錄下來(lái)； C3利用上述多組匹配點(diǎn)，使用直線線性轉(zhuǎn)換算法計(jì)算出描述短焦圖像及原始長(zhǎng)焦圖像基于平面板所述外平面的單應(yīng)矩陣； C4以擴(kuò)大的短焦圖像為基準(zhǔn)，利用單應(yīng)矩陣和雙線性插值算法計(jì)算短焦圖像及原始長(zhǎng)焦圖像的坐標(biāo)映射表； C5移開(kāi)Cl所述平面板，然后在大于1m的平面上放置多個(gè)點(diǎn)光源，通過(guò)計(jì)算視差，得到無(wú)窮遠(yuǎn)平面對(duì)齊的坐標(biāo)映射表。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，D具體包括如下步驟: Dl根據(jù)得到的坐標(biāo)映射表，在擴(kuò)大的短焦圖像，確定一個(gè)待融合區(qū)域，得到待融合區(qū)域的坐標(biāo)起點(diǎn)和待融合區(qū)域的大小，即與B2得到低頻圖像之間的公共區(qū)域； D2將待融合區(qū)域作為圖像I，將低頻圖像作為圖像J，在坐標(biāo)映射表的基礎(chǔ)上，計(jì)算出圖像I每個(gè)待匹配點(diǎn)的視差向量，形成一張視差向量表。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，E具體包括如下步驟: El將坐標(biāo)映射表和視差向量表做加法運(yùn)算得到綜合映射表，作為描述擴(kuò)大的短焦圖像與原始長(zhǎng)焦圖像的匹配關(guān)系； E2待融合區(qū)域的坐標(biāo)起點(diǎn)開(kāi)始，利用綜合映射表及雙線性插值算法，把高頻圖像融合到待融合區(qū)域中，增加公共區(qū)域的清晰度。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，所述D2具體步驟包括: D21將待融合區(qū)域作為圖像I，將低頻圖像作為圖像J，分別對(duì)上述圖像建立三層金字塔結(jié)構(gòu)的圖像序列，所述三層金字層包括上、中、下層，所述上層金字塔長(zhǎng)和寬為下層金字塔長(zhǎng)和寬的1/2 ； D22遍歷I圖像上層的像素點(diǎn)，建立一個(gè)3*3的特征塊，根據(jù)坐標(biāo)映射表，在圖像J上水平單側(cè)方向進(jìn)行搜索，并根據(jù)深度與視差關(guān)系的經(jīng)驗(yàn)限制其搜索范圍，使用誤差平方差即SSD作為衡量相似性指標(biāo)，
I I SSD(i^j) = [ Y(I(i + m，jJ(j +λ))2

wt=-~ I λ=:—I (i', i')是坐標(biāo)點(diǎn)(i, j)通過(guò)查詢(xún)映射表得出其在圖像J上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)，從而確定一定數(shù)量的粗匹配點(diǎn)視差偏移量； D23根據(jù)確定的粗匹配點(diǎn)，使用SSD作為相似性評(píng)價(jià)指標(biāo)，直接轉(zhuǎn)入下層進(jìn)行周?chē)膫€(gè)點(diǎn)的精確比較，直到確定匹配點(diǎn)間在原圖上的視差偏移量，形成一張圖像I每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視差偏移量。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的增強(qiáng)方法，其特征在于，所述Dl中確定待融合區(qū)域，具體為:根據(jù)坐標(biāo)映射表，在擴(kuò)大的短焦圖像中，設(shè)定某個(gè)坐標(biāo)(i，j)，使得
0〈HPs(i，j)〈l 則記錄下該坐標(biāo)值(i，j)，作為融合區(qū)域的起點(diǎn)，要求融合區(qū)域的長(zhǎng)寬值Width和Height不超過(guò)長(zhǎng)焦圖像的對(duì)應(yīng)尺寸，從而確定下融合區(qū)域的位置。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK104200450SQ201410421814
【公開(kāi)日】2014年12月10日 申請(qǐng)日期:2014年8月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月25日
【發(fā)明者】杜娟, 馮穎, 胡池, 胡躍明 申請(qǐng)人:華南理工大學(xué)