一种面向电阻阵列红外成像的图像增强方法与流程

本技术涉及图像处理，具体涉及一种面向电阻阵列红外成像的图像增强方法。

背景技术：

1、红外目标景象模拟是红外技术发展历程中的重要产物，可有效缩短红外探测器的研制周期，是一种经济、高效、可靠性高的标定装置，对开发红外探测系统具有重要意义。近年来，随着红外探测技术与目标识别、跟踪技术的结合，红外探测系统正向着高分辨率、高实时性和智能化方向发展，人们对红外探测技术提出了越来越高的要求。电阻阵列具有辐射温度范围宽、图像帧频高、光谱谱带宽的优点，由于这些优点，电阻阵列在国内红外仿真领域得到了快速发展，并且具有很大的发展潜力。

2、基于电阻阵列的红外目标景象模拟系统避免了外场实验中存在的实验周期长、花费大等问题，但实验装置中除了电阻阵列产生的红外辐射外，其他设备如数字电源、温控仪等也可能产生红外辐射，这些辐射对红外热像仪采集的红外目标图像造成干扰，影响图像质量，进而影响仿真效果。

技术实现思路

1、鉴于以上内容，有必要提供一种面向电阻阵列红外成像的图像增强方法，相对于传统的面向电阻阵列红外成像的图像增强方法，有效去除了实验环境中其余设备的红外辐射对红外目标图像产生的干扰。

2、本技术的一种面向电阻阵列红外成像的图像增强方法采用如下技术方案：

3、本技术一个实施例提供了一种面向电阻阵列红外成像的图像增强方法，该方法包括以下步骤：

4、获取电阻阵列的红外目标灰度图像，获取每台设备达到稳定状态时的工作温度，所述设备为红外目标景象模拟系统中除电阻阵列外的其余设备；

5、基于每台设备与电阻阵列的位置关系，结合每台设备达到稳定状态时的工作温度，确定红外目标灰度图像中各像素点的红外像素干扰系数；

6、结合红外目标灰度图像中各像素点的红外像素干扰系数，以及局部范围内像素点灰度值的混乱程度，确定红外目标灰度图像中各像素点的红外像素模糊度；

7、基于pal-king算法中的预设指数型模糊因子和红外目标灰度图像中所有像素点的灰度值，确定红外目标灰度图像中各像素点的红外像素倒数型模糊因子；

8、基于红外目标灰度图像中各像素点的红外像素模糊度确定各像素点的红外像素增强迭代次数；

9、基于红外目标灰度图像中各像素点的红外像素倒数型模糊因子和红外像素增强迭代次数，采用pal-king算法对红外目标灰度图像进行增强。

10、在其中一种实施例中，所述红外像素干扰系数的确定过程为：

11、基于每台设备与电阻阵列的位置关系确定每台设备对红外目标灰度图像中各像素点的方位参考系数；

12、基于每台设备与电阻阵列中心之间的距离以及每台设备的工作温度，确定每台设备的红外图像干扰因子；

13、对于红外目标灰度图像中各像素点，计算每台设备对像素点的方位参考系数和每台设备的红外图像干扰因子的乘积，记为第一干扰乘积，将像素点对应的所有所述第一干扰乘积的累加和作为像素点的红外像素干扰系数。

14、在其中一种实施例中，所述方位参考系数的确定过程为：

15、将每台设备相对于电阻阵列中心的位置向量，记为红外设备位置向量；

16、将红外目标灰度图像中各像素点相对于红外目标灰度图像中心的位置向量，记为红外图像像素向量；

17、计算每台设备的红外设备位置向量与红外目标灰度图像中各像素点的红外图像像素向量之间的相似性，记为每台设备对红外目标灰度图像中各像素点的初始方位参考系数；

18、对于每台设备，统计设备对红外目标灰度图像中所有像素点的初始方位参考系数的最大值，记为设备的方位标定系数，将设备的方位标定系数与设备对红外目标灰度图像中各像素点的初始方位参考系数的差异，记为设备对红外目标灰度图像中各像素点的方位参考系数。

19、在其中一种实施例中，所述红外图像干扰因子的确定过程为：

20、将每台设备与电阻阵列中心之间的距离，记为每台设备的红外设备间隔距离；

21、对于每台设备，设备的红外图像干扰因子为设备的工作温度的四次方和红外设备间隔距离的平方的比值。

22、在其中一种实施例中，所述红外像素模糊度的确定过程为：

23、以红外目标灰度图像中每个像素点为中心，构建预设宽度的方形窗口；

24、基于红外目标灰度图像中各像素点的红外像素干扰系数，以及各像素点的方形窗口内灰度值的混乱程度，确定红外目标灰度图像中各像素点的红外像素响应指数；

25、对于各方形窗口的中心像素点，将中心像素点的灰度值的相反数作为以自然常数为底数的指数函数的指数，记为灰度指数函数，将所述灰度指数函数的计算结果、中心像素点的红外像素响应指数与中心像素点对应方形窗口内灰度值的混乱程度三者乘积的归一化值，作为中心像素点的红外像素模糊度。

26、在其中一种实施例中，所述红外像素响应指数的确定过程为：

27、计算预设红外图像干扰基数与红外目标灰度图像中各像素点的红外像素干扰系数之和，记为红外目标灰度图像中各像素点的红外图像干扰指数；

28、对于各方形窗口的中心像素点，计算中心像素点的灰度值的归一化值与红外图像干扰指数的乘积，记为第二干扰乘积，将中心像素点的所述第二干扰乘积的开四次方根与所述混乱程度的乘积，作为中心像素点的红外像素响应指数。

29、在其中一种实施例中，所述红外像素倒数型模糊因子的确定过程为：

30、将红外目标灰度图像中所有像素点的灰度值从小到大排列，将预设位置处的灰度值记为参考灰度值；

31、基于pal-king算法中的预设指数型模糊因子、参考灰度值和红外目标灰度图像的灰度级，确定红外目标灰度图像的渡越点参考基数；

32、对于红外目标灰度图像中各像素点，将像素点的灰度值的归一化值的相反数，作为以像素点的红外像素模糊度为底数的指数函数的指数，记为灰度指数函数，将像素点的所述灰度指数函数的计算结果与红外目标灰度图像的渡越点参考基数的乘积，作为像素点的红外像素倒数型模糊因子。

33、在其中一种实施例中，所述渡越点参考基数的确定过程为：

34、将pal-king算法中的预设指数型模糊因子的倒数作为以自然常数为底数的指数函数的指数，记为模糊指数函数，计算红外目标灰度图像的灰度级与参考灰度值的差异，记为灰度差异，将所述灰度差异与所述模糊指数函数的计算结果的比值，作为红外目标灰度图像的渡越点参考基数。

35、在其中一种实施例中，所述红外像素增强迭代次数的确定过程为：

36、将各像素点的红外像素模糊度与预设电阻阵列红外像素增强最大迭代次数的乘积进行四舍五入的结果，作为各像素点的红外像素增强迭代次数。

37、在其中一种实施例中，所述对红外目标灰度图像进行增强的确定过程为：

38、将各像素点的红外像素倒数型模糊因子和红外像素增强迭代次数分别作为pal-king算法的倒数型模糊因子参数和迭代次数参数，以红外目标灰度图像为pal-king算法的输入，输出增强后的红外目标灰度图像。

39、本技术至少具有如下有益效果：

40、基于每台设备与电阻阵列的位置关系，结合每台设备达到稳定状态时的工作温度，计算红外像素干扰系数，反映红外目标景象模拟系统中其他设备对不同位置的像素点的干扰强度；

41、通过红外像素干扰系数以及分析不同像素点附近的灰度值变化，计算像素点的红外像素响应指数，反映红外目标灰度图像中各像素点受红外干扰的影响程度，利于后续基于像素点受到干扰的程度对像素点进行针对性的增强；

42、基于红外像素响应指数得到红外像素模糊度，并利用红外像素模糊度确定每个像素点的红外像素倒数型模糊因子和红外像素增强迭代次数，优化pal-king算法；采用优化后的pal-king算法对红外目标灰度图像进行增强，在保护细节信息的同时又加强了图像增强效果，有效去除了实验环境中其余设备的红外辐射对红外目标图像产生的干扰，提高了图像质量。