基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法与流程

1.本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法。


背景技术：

2.红外成像技术广泛应用于如医学诊断、自动驾驶等民用领域以及如战术侦察、搜索跟踪等军用领域。其基本原理为将视场范围内的场景及目标在红外波段范围内的辐射通过光电转换转换成电信号，后再将电信号进行如模数转化、图像处理等工作，转换成可供人眼或机器观察的图像。由于其本质是对场景内某一波段的红外辐射能量强弱的反映，其图像也会是对能量一个维度的呈现，因此红外图像往往是一幅灰度图像。
3.相较于灰度图像，虽然人眼对灰度(亮度)信息的敏感程度要高于色彩信息，但就人眼分别范围而言，人眼所能区分的灰度级不到一百个，但能区分开上千种不同的色彩。就8位图像显示而言，常用显示器单个像素仅能包含两百多个灰度信息，而彩色图像同时具备三个通道信息，无论在人眼观察或是机器识别上，彩色图像均比灰度图像含有更丰富的信息。因此，很早便有学者针对红外图像开展了相关灰度图像伪彩色的工作。当前使用较多的灰度图像伪彩色方法包括色彩映射法、色彩传递法和神经网络法。
4.其中色彩映射发速度较快，易于工程应用，但存在环境适应差，效果不够理想等问题。色彩传递法可参照参考图像将灰度图像上色，但很依赖参考图像且色域不够广。神经网络法需要大量的训练数据作为支撑，对样本质量、网络框架和训练参数要求很高。因此，当前对红外图像伪彩色算法在工程应用上的需求依然和迫切。
5.色调与饱和度常常作为最重要的表征色彩的维度出现在各色彩空间中，且往往将色调作为角度，饱和度作为极径，组成一个二维极坐标色彩平面使用，在本文中将其称作色调饱和度平面。色调饱和度平面再加上一组表征亮度的维度，便成组成一个完整的色彩空间。最常用的包含色调饱和度平面的色彩空间包括hsv空间和hsl空间。hsv色彩空间同rgb色彩空间一样，是国际广泛使用的色彩空间。其中h代表色调，s代表饱和度，v代表亮度。色调和饱和度组成二维平面的方式与上文所述相同，即h作为角度，s作为极径。与hsv色彩空间类似的hsl空间，其主要区别在其亮度通道l的表征上与hsv的亮度v通道的不同。v通道主要表征亮度值的深浅，而l通道主要表征白色的深浅。


技术实现要素：

6.本发明为了解决现有方法在工程化应用中暴露出来的不足，提供了一种符合人眼观察习惯且色彩丰富均衡的红外图像伪彩色方法。
7.为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
8.一种基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法，包括如下步骤：
9.步骤1，待伪彩色的红外灰度图像读取，读入红外灰度图像；
10.步骤2，对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算；
11.步骤3，对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；
12.步骤4，将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域；
13.步骤5，对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射；
14.步骤6，将步骤5所得的亮度通道图像数据和色调饱和度平面数据转化至rgb色彩空间用以输出，获得最终伪彩色图像。
15.进一步，优选的是，步骤2的具体方法为：对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算，记红外灰度图像为f
gray
，红外灰度图像中第i行第j列的像素值记为f
gray
(i，j)，m、n为图像尺寸，1≤i≤m，1≤j≤n；图像均值为μ；
[0016][0017]
进一步，优选的是，步骤3的具体方法为：
[0018]
对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；记正差异为dif
p
(i，j)，负差异为difn(i，j)；如无差异，则dif
p
(i，j)＝difn(i，j)＝0，其计算方式如下：
[0019]
dif
p
(i，j)＝f
grey
(i，j)-μ，difn(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＞μ；
[0020]
difn(i，j)＝μ-f
gray
(i，j)，dif
p
(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＜μ；
[0021]
其中，μ为图像均值。
[0022]
讲一步，优选的是，步骤4的具体方法为：
[0023]
将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域，记值域范围为(a，b)；max
p
为正差异dif
p
(i，j)中最大的值，maxn为负差异difn(i，j)中最大的值，min
p
为正差异dif
p
(i，j)中最小的值，minn为负差异difn(i，j)中最小的值，拉伸后的正差异记为dif
p
(i，j)，拉伸后的负差异记为difn(i，j)，计算方法如下所示：
[0024][0025][0026]
进一步，优选的是，步骤5的具体方法为：对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在hsv色彩空间的亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射，其中，fh为hsv色彩空间h通道图像，fs为hsv色彩空间s通道图像，记fv为hsv色彩空间v通道图像，各通道值域均为(0，1)，各通道计算方式如下所示：
[0027][0028]fs
(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)；
[0029]fv
(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)。
[0030]
进一步，优选的是，当使用hsv色彩空间时，步骤6的具体方法为：
[0031]
将步骤5所得的亮度通道、饱和度和色调通道数据转化至rgb色彩空间数据用以输出，计算过程如下：
[0032][0033][0034]
p(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-fs(i，j))
[0035]
q(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-f(i，j)
×fs
(i，j))
[0036]
t(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-(1-f)
×fs
)
[0037][0038]
其中，fr、fg和fb分别为rgb色彩空间的r通道图像、g通道图像和b通道图像，最终输出伪彩色图像。
[0039]
进一步，优选的是，当使用hsl色彩空间时，步骤6的具体方法为：将步骤5所得的亮度通道、色调和饱和度通道数据转化至rgb色彩空间数据用以输出，计算过程如下：
[0040][0041]fl
(i，j)＝fs(i，j)；
[0042]
p(i，j)＝2
×fl
(i，j)-q(i，j)；
[0043][0044]
tg(i，j)＝fh(i，j)
[0045][0046]
if t(i，j)＜0，ts(i，j)＝t(i，j) 1
[0047]
if t(i，j)＞1，ts(i，j)＝t(i，j)-1
[0048]
else，ts(i，j)＝t(i，j)
[0049][0050]
其中，fr(i，j)、fg(i，j)和fb(i，j)分别为rgb色彩空间的r通道图像、g通道图像和b通道图像，1≤i≤384，1≤j≤288，t(i，j)值的在rgb三个通道计算方式分别对应tr(i，j)，tg(i，j)，tb(i，j)所示，最终输出伪彩色图像。
[0051]
在步骤3中，对中波图像差异信息的计算，方法不限于本发明所述的与均值求取差异信息的方法。
[0052]
在步骤4中，差异信息进行数据拉伸计算，方法不限于本发明所述线性拉伸方法。
[0053]
在步骤5中，对差异信息在色调饱和度色彩平面的映射方法，公式不限于本文所述映射偏置数据。
[0054]
本发明所使用的方法不限于8bit图像数据位宽，在各数据位宽均可使用。
[0055]
本发明方法不限于某一色彩空间，在其他任何具有色调饱和度色彩平面的色彩空间均有效。
[0056]
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
[0057]
(1)本发明基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法极为简单，可快速在fpga等嵌入式平台上进行实现，具有极低的计算复杂度和较高的可实现性；
[0058]
(2)通过本发明方法获得的伪彩色红外图像色彩能覆盖所有色调，色调分布符合人眼观察习惯，且红外能量越弱或越强，饱和度均越高，能尽可能突出目标和细节特征。
[0059]
(3)本发明根据红外图像与自身均值的差异信息来调整融合图像的色调和饱和度，将红外图像中能量较强的部分以暖色调展现，能量较弱的以冷色调展现，且随着与均值偏离角度的增大，亮度和饱和度也随之增大，最终使伪彩色图像色彩鲜艳丰富且符合人眼观察预期。本发明算法在信息熵上的表现优于彩虹编码、色彩传递等算法。
附图说明
[0060]
图1是本发明基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法流程图；
[0061]
图2是使用红外热像仪采集到的红外灰度图像；
[0062]
图3是本发明实际伪彩色效果；
[0063]
图4是本发明在基于fpga的嵌入式平台上时序仿真结果。
具体实施方式
[0064]
下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。
[0065]
本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。
[0066]
实施例1
[0067]
如图1所示，一种基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法，包括如下步骤：
[0068]
步骤1，待伪彩色的红外灰度图像读取，读入红外灰度图像；
[0069]
步骤2，对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算；
[0070]
步骤3，对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；
[0071]
步骤4，将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域；
[0072]
步骤5，对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射；
[0073]
步骤6，将步骤5所得的亮度通道图像数据和色调饱和度平面数据转化至rgb色彩空间用以输出，获得最终伪彩色图像。
[0074]
实施例2
[0075]
如图1所示，一种基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法，包括如下步骤：
[0076]
步骤1，待伪彩色的红外灰度图像读取，读入红外灰度图像；
[0077]
步骤2，对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算；
[0078]
步骤3，对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；
[0079]
步骤4，将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域；
[0080]
步骤5，对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射；
[0081]
步骤6，将步骤5所得的亮度通道图像数据和色调饱和度平面数据转化至rgb色彩空间用以输出，获得最终伪彩色图像。
[0082]
步骤2的具体方法为：对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算，记红外灰度图像为f
gray
，红外灰度图像中第i行第j列的像素值记为f
gray
(i，j)，m、n为图像尺寸，1≤i≤m，1≤j≤n；图像均值为μ；
[0083][0084]
步骤3的具体方法为：
[0085]
对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，
[0086]
得到差异信息；记正差异为dif
p
(i，j)，负差异为difn(i，j)；如无差异，则
[0087]
dif
p
(i，j)＝difn(i，j)＝0，其计算方式如下：
[0088]
dif
p
(i，j)＝f
gray
(i，j)-μ，difn(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＞μ；
[0089]
difn(i，j)＝μ-f
gray
(i，j)，dif
p
(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＜μ；
[0090]
其中，μ为图像均值。
[0091]
步骤4的具体方法为：
[0092]
将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域，记值域范围为(a，b)；max
p
为正差异dif
p
(i，j)中最大的值，maxn为负差异difn(i，j)中最大的值，min
p
为正差异dif
p
(i，j)中最小的值，minn为负差异difn(i，j)中最小的值，拉伸后的正差异记为dif
p
(i，j)，拉伸后的负差异记为difn(i，j)，计算方法如下所示：
[0093][0094][0095]
步骤5的具体方法为：对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在hsv色彩空间的亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射，其中，fh为hsv色彩空间h通道图像，fs为hsv色彩空间s通道图像，记fv为hsv色彩空间v通道图像，各通道值域均为(0，1)，各通道计算方式如下所
示：
[0096][0097]fs
(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)；
[0098]
fv（i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)。
[0099]
当使用hsv色彩空间时，步骤6的具体方法为：
[0100]
将步骤5所得的亮度通道、饱和度和色调通道数据转化至rgb色彩空间数据用以输出，计算过程如下：
[0101][0102][0103]
p(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-fs(i，j))
[0104]
q(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-f(i，j)
×fs
(i，j))
[0105]
t(i，j)＝fv(i，j)
×
(1-(1-f)
×fs
)
[0106][0107]
其中，fr、fg和fb分别为rgb色彩空间的r通道图像、g通道图像和b通道图像，最终输出伪彩色图像。
[0108]
实施例3
[0109]
如图1所示，一种基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法，包括如下步骤：
[0110]
步骤1，待伪彩色的红外灰度图像读取，读入红外灰度图像；
[0111]
步骤2，对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算；
[0112]
步骤3，对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；
[0113]
步骤4，将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域；
[0114]
步骤5，对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射；
[0115]
步骤6，将步骤5所得的亮度通道图像数据和色调饱和度平面数据转化至rgb色彩空间用以输出，获得最终伪彩色图像。
[0116]
步骤2的具体方法为：对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算，记红外灰度图像为f
gray
，红外灰度图像中第i行第j列的像素值记为f
gray
(i，j)，m、n为图像尺寸，1≤i≤m，1≤j≤n；图像均值为μ；
[0117][0118]
步骤3的具体方法为：
[0119]
对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；记正差异为dif
p
(i，j)，负差异为difn(i，j)；如无差异，则dif
p
(i，j)＝difn(i，j)＝0，其计算方式如下：
[0120]
dif
p
(i，j)＝f
gray
(i，j)-μ，difn(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＞μ；
[0121]
difn(i，j)＝μ-f
gray
(i，j)，dif
p
(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＜μ；
[0122]
其中，μ为图像均值。
[0123]
步骤4的具体方法为：
[0124]
将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域，记值域范围为(a，b)；max
p
为正差异dif
p
(i，j)中最大的值，maxn为负差异difn(i，j)中最大的值，min
p
为正差异dif
p
(i，j)中最小的值，minn为负差异difn(i，j)中最小的值，拉伸后的正差异记为dif
p
(i，j)，拉伸后的负差异记为difn(i，j)，计算方法如下所示：
[0125][0126][0127]
步骤5的具体方法为：对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在hsv色彩空间的亮度通道和色调饱和度平面进行色彩映射，其中，fh为hsv色彩空间h通道图像，fs为hsv色彩空间s通道图像，记fv为hsv色彩空间v通道图像，各通道值域均为(0，1)，各通道计算方式如下所示：
[0128][0129]fs
(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)；
[0130]
fv(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)。
[0131]
如使用hsl空间时，将hsv空间v通道数据替换为l通道数据，其他一致即可。具体地：
[0132]
当使用hsl色彩空间时，步骤6的具体方法为：将步骤5所得的亮度通道、色调和饱和度通道数据转化至rgb色彩空间数据用以输出，计算过程如下：
[0133][0134]fl
(i，j)＝fs(i，j)；
[0135]
p(i，j)＝2
×fl
(i，j)-q(i，j)；
[0136][0137]
tg(i，j)＝fh(i，j)
[0138][0139]
if t(i，j)＜0，ts(i，j)＝t(i，j) 1
[0140]
if t(i，j)＞1，ts(i，j)＝t(i，j)-1
[0141]
else，ts(i，j)＝t(i，j)
[0142][0143]
其中，fr(i，j)、fg(i，j)和fb(i，j)分别为rgb色彩空间的r通道图像、g通道图像和b通道图像，1≤i≤384，1≤j≤288，t(i，j)值的在rgb三个通道计算方式分别对应tr(i，j)，tg(i，j)，tb(i，j)所示，最终输出伪彩色图像。
[0144]
应用实例
[0145]
图1是本发明技术流程图；图2是使用640
×
512长波红外热像仪实际采集得到的红外图像，以这该图像说明本发明具体实施方式，这图像大小为640
×
512。
[0146]
结合图1，基于差异信息色彩映射的红外图像伪彩色方法，包括如下步骤：
[0147]
步骤1，待伪彩色的红外灰度图像读取，读入红外灰度图像，记红外灰度图像为f
gray
，红外灰度图像中第i行第j列的像素值记为f
gray
(i，j)，1≤i≤640，1≤j≤512；
[0148]
步骤2，对步骤1所得红外灰度图像进行图像均值计算，记图像均值为μ，计算方法如下所示：
[0149][0150]
步骤3，对步骤1所得到的红外灰度图像和步骤2得到的图像均值进行两者间的差异信息计算，得到差异信息；记正差异为dif
p
(i，j)，负差异为difn(i，j)；如无差异，则dif
p
(i，j)＝difn(i，j)＝0，其计算方式如下：
[0151]
dif
p
(i，j)＝f
gray
(i，j)-μ，difn(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＞μ；
[0152]
difn(i，j)＝μ-f
gray
(i，j)，dif
p
(i，j)＝0，若f
gray
(i，j)＜μ；
[0153]
步骤4，将步骤3所得的差异信息进行线性拉伸，使其覆盖整个色彩空间通道值域，记值域范围为(0，1)，max
p
为正差异dif
p
(i，j)中最大的值，maxn为负差异difn(i，j)中最大的值，min
p
为正差异dif
p
(i，j)中最小的值，minn为负差异difn(i，j)中最小的值，拉伸后的正差异记为dif
p
(i，j)，拉伸后的负差异记为difn(i，j)，计算方法如下所示：
[0154][0155][0156]
步骤5，对步骤4所得拉伸后的差异信息，分别在亮度通道和色调饱和度平面进行
色彩映射，以hsv色彩空间为例，fh为hsv色彩空间h通道图像，记fs为hsv色彩空间s通道图像，记fv为hsv色彩空间v通道图像，各通道值域均为(0，1)，各通道计算方式如下所示：
[0157][0158]fs
(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)
[0159]
fv(i，j)＝difn(i，j) dif
p
(i，j)
[0160]
步骤6，获得最终伪彩色图像。也可将步骤5所得的亮度通道图像数据和色调饱和度平面数据转化至rgb色彩空间。
[0161]
图3为本发明伪彩色效果展示，可以看到本发明伪彩色算法色彩丰富且符合人眼视觉习惯。
[0162]
图4为本发明算法在基fpga的嵌入式开发板上的硬件综合仿真图，可以看到本发明算法在嵌入式实现上具备极高的实时性，仅需不到20个时钟即可输出图像，在工程应用中可做到基本没有延时。
[0163]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。