基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法。


背景技术：

2.环境感知系统作为无人驾驶平台的重要组成部分，是路径规划与决策控制等功能实现的基础与前提。但普通车载摄像头容易受到黑夜、光照、天气等影响，而红外摄像头可以很大程度上缓解这类问题。目前，车载高性能红外成像系统普遍采用14位数模转换器对成像系统输出信号进行采样和量化，但常规显示设备只有8位数据位宽，所以，成像系统在对14位红外图像进行显示时，需要对原始红外图像数据进行图像增强处理。
3.图像处理技术是对红外图像进行图像增强处理的重要手段，处理后的红外图像不仅能够降低夜间驾驶的带来的危险性，而且能在恶劣天气中帮助驾驶员拥有更好的视野。传统对红外图像进行处理的方法需要手动调节参数，不能做到对红外图像的自适应增强，给驾驶人员带来极大的困扰，严重时还会导致交通事故的发生。李海军等提出的基于直觉模糊集和clahe红外舰船图像增强算法能够提升图像细节的效果，但仅限于8位红外图像，自适应能力较弱。代少升等提出的基于多阈值分割的红外图像伪彩色增强算法能够较好的突出图像边缘的细节信息且目标轮廓清晰，但处理对比度较低的低照度红外图像时效果较差，局限性较大。因此现有技术存在着不能在常规显示器正常显示、灰度动态范围大、对比度低的问题，难以满足车载红外图像显示的需求。


技术实现要素：

4.本发明提出一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，以解决车载红外图像不能在常规显示器正常显示、灰度动态范围大、对比度低的问题。
5.为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：
6.一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，包括以下步骤：
7.步骤一、将14位原始高灰阶低对比度的红外图像进行处理，得到增强后的对比度较高的16位红外图像；
8.步骤二、将步骤一中输出的16位图像灰度量化至12位4096级别；
9.步骤三、使用高灰阶图像伪彩色增强算法实现对12位红外图像的伪彩色处理，所述高灰阶图像伪彩色增强算法具体包括以下步骤：
10.3.1：引入色谱函数的动态更新因子，实现动态调整色谱图像并将目标定在感兴趣位置，如下面等式(1)所示：
[0011][0012]
其中，g
δ
(x,y)表示色谱函数的动态更新因子，g(x,y)表示输入图像在(x,y)点上
的灰度值，γ表示12位红外的图像的灰度平均值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，色谱的移动遵循的原则为：如果1＜δ＜3，表示将色谱图右移；如果0＜δ＜1，表示将色谱图右移；如果δ＝1表示没有进行色谱移动补偿处理；
[0013]
3.2：构造高位原始红外图像his像素自变换映射函数，如下面等式(2)所示：
[0014][0015]
其中，h(x,y),i(x,y),s(x,y)表示his颜色空间的三个分量；
[0016]
3.3：将his像素自变换映射函数与rgb映射函数相结合，构造高位原始红外图像的明度可调的伪彩色映射函数，如下面等式(3)所示：
[0017][0018]
其中，取α＝1.2表示相机曝光增益，取β＝-10表示相机补偿偏移量，取ω1＝0.9,ω2＝0.1表示色谱分配融合权重，r(x,y),g(x,y),b(x,y)分别表示红外伪彩色图像红、绿、蓝三通道。
[0019]
进一步地，步骤一具体包括以下步骤：
[0020]
1.1：输入14位原始高灰阶低对比度红外图像；
[0021]
1.2：对输入的14位原始高灰阶低对比度红外图像进行量化处理，生成16位高灰阶低对比度图像；
[0022]
1.3：对量化后的16位图像进行增强处理；
[0023]
1.4：对量化后的16位图像进行自适应增强处理；
[0024]
1.5：将1.3和1.4设计的两种图像进行加权融合，得到对比度较高的16位红外增强后的图像。
[0025]
进一步地，所述步骤1.3，自适应增强处理采用下面的等式(4)：
[0026][0027]
其中，n1和n2表示16位和64位归一化函数，g表示高斯函数，f(x,y)和l(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，取d＝16则为量化后的16位图像，sigma＝100。
[0028]
进一步地，所述步骤1.4，融合处理采用下面的等式(5)：
[0029]
h(x,y)＝ω
×
g(x,y)+(1-ω)
×
l(x,y) (5)
[0030]
其中，h(x,y)表示高灰阶图像自适应增强后在(x,y)点上的灰度值，ω表示权重系
数，两种图像增强方法的增强效果权重各占50％，因此设置ω＝0.5。
[0031]
进一步地，所述步骤1.5，增强处理采用下面的等式(6)：
[0032][0033]
其中，f(x,y)和g(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，取d＝16，表示输出图像位深度为16。
[0034]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0035]
(1)本发明针对红外图像背景与目标灰度值差距较小的问题重新构造了一种高位sin映射函数，能够将红外图像的背景与目标信息使用不同映射曲线进行处理，针对不同特点的红外图像进行自适应增强处理，能够有效改善图像的视觉效果，在不影响图像质量的前提下加强图像的判读和识别效果，在保证图像质量的前提下提供较好的视觉观感。
[0036]
(2)本发明将传统的his模型中his像素自变换模型与本发明构建的伪彩色模型相结合，能够较好的实现宽动态范围低对比度高灰阶红外图像的自适应增强，可实现在常规显示器中的正常显示。
[0037]
(3)本发明对现有伪彩色算法只能处理低位(256级)图像且不能自适应增强的问题进行改进，构造适用于高位(超8位)灰阶图像的自适应映射函数，能够实现宽动态范围低对比度高灰阶红外图像的自适应伪彩色增强。
附图说明
[0038]
图1为本发明的一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法实现框图；
[0039]
图2为本发明方法输入的14位原始高灰阶低对比度红外图像；
[0040]
图3为本发明方法高灰阶自适应增强图；
[0041]
图4为本发明方法高灰度伪彩增强算法的色谱图；
[0042]
图5为本发明方法高灰阶图像伪彩色增强图。
具体实施方式
[0043]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附和实施例对本发明作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，只用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0044]
参见图1，本发明方法的基本思路是首先对输入的14位红外图像运用高斯模糊、对数域变换、sin增强函数等进行高阶灰度图像的自适应增强；然后，将输出的16位图像灰度量化至12位4096级别；最后，使用高灰阶图像伪彩色增强算法实现对12位红外图像的伪彩色处理。
[0045]
实施例：
[0046]
基于上述基本思路，本发明提供一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，包括如下步骤：
[0047]
步骤一：一种适用于超8位图像的高灰阶自适应增强算法，将14位原始高灰阶低对比度的红外图像进行处理，得到增强后对比度较高的16位红外图像。
[0048]
该步骤主要解决14位红外图像不能在常规8位显示器正常显示的问题，并为后面伪彩色增强算法提供对比度较高的灰阶图像，具体步骤如下所示：
[0049]
1.1：输入14位原始高灰阶低对比度红外图像。
[0050]
如图2所示，原始的14位高灰阶低对比度红外图像肉眼只能看到黑色，对比度极低，不能分辨图像中的有效信息。
[0051]
1.2：对输入的14位原始高灰阶低对比度红外图像进行量化处理，生成16位高灰阶低对比度图像。
[0052]
1.3：针对本专利研究的红外图像背景与目标灰度值差距较小的问题与红外图像具有的天空部分所占比例较大且位置居于上方等特性，设计了一种基于sin函数的增强方法对量化后的16位图像进行增强处理。如下面等式所示。
[0053][0054]
其中，f(x,y)和g(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，d＝16表示输出图像位深度为16。
[0055]
1.4：运用高斯模糊、对数域变换等方法对量化后的16位图像进行自适应增强处理。如下面等式所示。
[0056][0057]
其中，n1和n2表示16位和64位归一化函数，g表示高斯函数，f(x,y)和l(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，d＝16表示量化后的16位图像，sigma＝100。
[0058]
1.5：最后，将1.3和1.4设计的两种图像增强方法进行图像融合处理，得到增强后的对比度较高的16位红外图像。如下面等式所示。
[0059]
h(x,y)＝ω
×
g(x,y)+(1-ω)
×
l(x,y) (3)
[0060]
其中，h(x,y)表示高灰阶图像自适应增强后在(x,y)点上的灰度值。ω表示权重系数，两种图像增强方法的增强效果权重各占50％，因此设置ω＝0.5。
[0061]
如图3所示，自适应映射增强后的图像能够看清整体轮廓，与原始14位高灰阶红外图像相比对比度显著提高。但增强后的图像仍存在整体偏亮，难以清除分辨目标和背景信息，存在细节信息模糊、难以获取有效信息等问题。
[0062]
步骤二、将步骤一中输出的16位图像灰度量化至12位4096级别，计算公式如下：
[0063][0064]
其中，i
16
表示16位图像灰度矩阵，i
12
表示量化后的12位图像灰度矩阵。
[0065]
步骤三、使用高灰阶图像伪彩色增强算法实现对12位红外图像的伪彩色处理，实现多色谱融合与明度可控的高灰度伪彩色增强：
[0066]
本专利构建了伪彩色模型的色谱函数的动态更新因子，针对高灰阶红外图像明度不平衡的问题，能够动态调整色谱图并将目标定位在感兴趣位置。针对现有伪彩色模型算法存在明度不足的问题进行研究，将构建的伪彩色模型与his像素自变换模型相结合，高灰
阶图像伪彩色增强算法的步骤如下所示：
[0067]
3.1：为实现动态调整色谱图像并将目标定在感兴趣位置，引入色谱函数的动态更新因子，如下面等式所示。
[0068][0069]
其中，g
δ
(x,y)表示色谱函数的动态更新因子，g(x,y)表示输入图像在(x,y)点上的灰度值。γ表示12位红外的图像的灰度平均值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值。色谱的移动遵循的原则为：如果1＜δ＜3，表示将色谱图右移；如果0＜δ＜1，表示将色谱图右移；如果δ＝1表示没有进行色谱移动补偿处理。
[0070]
3.2：构造高位原始红外图像his像素自变换映射函数。如下面等式所示。
[0071][0072]
其中，h(x,y),i(x,y),s(x,y)表示his颜色空间的三个分量。
[0073]
3.3：将his像素自变换映射函数与本专利构建的rgb映射函数相结合，构造高位原始红外图像的明度可调的伪彩色映射函数。如下面等式所示。
[0074][0075]
其中，α＝1.2表示相机曝光增益。β＝-10表示相机补偿偏移量。ω1＝0.9,ω2＝0.1表示色谱分配融合权重。r(x,y),g(x,y),b(x,y)分别表示红外伪彩色图像红、绿、蓝三通道。
[0076]
如图4所示，可以看到设计的4096级高灰阶伪彩色函数趋势图，其中输入灰度级别布满0-4095级别灰度值。
[0077]
如图5所示，可以看到伪彩色增强后的伪彩色图像肉眼能够清除分辨图像中的有效信息，图像对比度较高，细节清晰，视觉效果明显提升。
[0078]
以上所述是对本发明的具体实施的说明，而非对本发明的限制。有关技术领域的技术人员在不脱离本发明的范围的情况下，还可以作出各种同等技术方案，因此所有同等的技术方案均应该归入本发明的专利保护范围。

技术特征：
1.一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将14位原始高灰阶低对比度的红外图像进行处理，得到增强后的对比度较高的16位红外图像；步骤二、将步骤一中输出的16位图像灰度量化至12位4096级别；步骤三、使用高灰阶图像伪彩色增强算法实现对12位红外图像的伪彩色处理，所述高灰阶图像伪彩色增强算法具体包括以下步骤：3.1：引入色谱函数的动态更新因子，实现动态调整色谱图像并将目标定在感兴趣位置，如下面等式(1)所示：其中，g
δ
(x,y)表示色谱函数的动态更新因子，g(x,y)表示输入图像在(x,y)点上的灰度值，γ表示12位红外的图像的灰度平均值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，色谱的移动遵循的原则为：如果1＜δ＜3，表示将色谱图右移；如果0＜δ＜1，表示将色谱图右移；如果δ＝1表示没有进行色谱移动补偿处理；3.2：构造高位原始红外图像his像素自变换映射函数，如下面等式(2)所示：其中，h(x,y),i(x,y),s(x,y)表示his颜色空间的三个分量；3.3：将his像素自变换映射函数与rgb映射函数相结合，构造高位原始红外图像的亮度可调的伪彩色映射函数，如下面等式(3)所示：其中，取α＝1.2表示相机曝光增益，取β＝-10表示相机补偿偏移量，取ω1＝0.9,ω2＝0.1表示色谱分配融合权重，r(x,y),g(x,y),b(x,y)分别表示红外伪彩色图像红、绿、蓝三通道。2.根据权利要求1所述基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其特征在于，步骤一具体包括以下步骤：1.1：输入14位原始高灰阶低对比度红外图像；1.2：对输入的14位原始高灰阶低对比度红外图像进行量化处理，生成16位高灰阶低对比度图像；1.3：对量化后的16位图像进行增强处理；
1.4：对量化后的16位图像进行自适应增强处理；1.5：将1.3和1.4设计的两种图像进行加权融合，得到对比度较高的16位红外增强后的图像。3.根据权利要求2所述基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其特征在于，所述步骤1.3，自适应增强处理采用下面的等式(4)：其中，n1和n2表示16位和64位归一化函数，g表示高斯函数，f(x,y)和l(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，取d＝16则为量化后的16位图像，sigma＝100。4.根据权利要求2或3所述基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其特征在于，所述步骤1.4，融合处理采用下面的等式(5)：h(x,y)＝ω
×
g(x,y)+(1-ω)
×
l(x,y) (5)其中，h(x,y)表示高灰阶图像自适应增强后在(x,y)点上的灰度值，ω表示权重系数，两种图像增强方法的增强效果权重各占50％，因此设置ω＝0.5。5.根据权利要求4所述基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其特征在于，所述步骤1.5，增强处理采用下面的等式(6)：其中，f(x,y)和g(x,y)表示分别表示输入图像和输出图像在(x,y)点上的灰度值，max和min分别表示输入图像灰度的最大值和最小值，取d＝16，表示输出图像位深度为16。

技术总结
本发明公开了一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其实现步骤是：将14位红外图像量化为16位图像，并通过本发明构建的算法对其进行增强处理；构造高灰阶红外图像HIS像素自变换映射函数和亮度可调RGB映射函数，将增强后的16位灰阶图像映射至24位RGB彩色图。本发明解决了14位红外图像无法在常规8位显示器无法正常显示的问题，并通过映射函数将16位图像映射为24位RGB图像，提高了红外图像的视觉观感，实用性强，推广价值高，可广泛应用于车载红外图像、SAR图像等类似图像的图像处理算法中，并为相关领域提供可靠的应用支撑。撑。撑。


技术研发人员：李亮亮 王鹏 许韫韬 李晓艳 李健衡 郜辉 吕志刚 董绵绵
受保护的技术使用者：西安工业大学
技术研发日：2023.02.28
技术公布日：2023/7/19