李凌杰 陳菲菲

摘 要：????? 為改善紅外熱成像圖像的增強(qiáng)效果，針對(duì)現(xiàn)有紅外成像的特點(diǎn)，本文提出了一種基于改進(jìn)直方圖的紅外圖像增強(qiáng)方法。對(duì)于紅外圖像可能存在四周高亮的現(xiàn)象，綜合考慮圖像亮度強(qiáng)度和對(duì)比度，確定原始圖像的裁剪區(qū)域，在此基礎(chǔ)上，提出采用灰度級(jí)別均勻分布的方法來(lái)避免像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)被合并導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的改進(jìn)算法相比傳統(tǒng)直方圖均衡方法，在熵值、標(biāo)準(zhǔn)差、模糊線性指數(shù)上分別有21.87%， 2.60%， 14.52%的改進(jìn)量，在提高圖像對(duì)比度的同時(shí)增強(qiáng)了圖像的關(guān)鍵細(xì)節(jié)，印證了理論分析的正確性。

關(guān)鍵詞：???? 紅外圖像; 圖像增強(qiáng); 直方圖均衡化; 灰度級(jí)別; 熵值; 標(biāo)準(zhǔn)差; 模糊線性指數(shù)

中圖分類號(hào)：???? TJ760; TN21

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：??? A

文章編號(hào)：???? 1673-5048（2022）02-0101-05

DOI： 10.12132/ISSN.1673-5048.2021.0244

0 引? 言

紅外熱成像技術(shù)利用物體之間的溫度差造成紅外輻射強(qiáng)度的差別來(lái)反映當(dāng)前場(chǎng)景的溫度場(chǎng)信息，從而對(duì)目標(biāo)和背景做出識(shí)別。在被動(dòng)方式的探測(cè)下，紅外熱成像具有隱蔽性好、夜視效果好等特點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于軍事、監(jiān)控、醫(yī)療等領(lǐng)域。但由于其自身探測(cè)器器件響應(yīng)的限制，在大氣衰減、紅外傳輸距離等不確定性外界因素干擾下，紅外圖像容易受到背景噪聲的干擾，使得圖像對(duì)比度低、目標(biāo)信噪比低、細(xì)節(jié)模糊等，從而影響到紅外系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別和跟蹤。因此，對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理以強(qiáng)化目標(biāo)信息和抑制背景噪聲具有重要的研究意義。

直方圖均衡化（Histogram Equalization，HE）作為傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法中廣泛使用的方法，其根據(jù)整幅圖像的直方圖描述的各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率來(lái)改變?cè)紙D像的直方圖分布情況，使灰度值重新分配以實(shí)現(xiàn)最大程度上的均勻分布，傳統(tǒng)的HE方法針對(duì)各種類別圖像基本都能夠取得相對(duì)比較滿意的圖像增強(qiáng)效果[1]。然而由于其均衡機(jī)制，對(duì)數(shù)據(jù)不加選擇，建立在灰度級(jí)信息全局統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，使得低頻率的灰度級(jí)易發(fā)生灰度級(jí)的合并，而高頻率灰度級(jí)容易發(fā)生過(guò)度增強(qiáng)[1]，從而導(dǎo)致目標(biāo)信號(hào)的對(duì)比度降低、圖像細(xì)節(jié)消失、背景與目標(biāo)模糊等退化現(xiàn)象。

目前已有很多學(xué)者針對(duì)傳統(tǒng)HE方法進(jìn)行了改進(jìn)，文獻(xiàn)[2]針對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡化算法的過(guò)增強(qiáng)問(wèn)題，通過(guò)確定原始圖像與傳統(tǒng)直方圖均衡化后圖像的直方圖中像素點(diǎn)的數(shù)量差來(lái)重新分配直方圖，實(shí)現(xiàn)了直方圖均勻分布，但其沒(méi)有考慮到改進(jìn)算法的時(shí)間問(wèn)題，不適用于實(shí)際工程; 文獻(xiàn)[3]針對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡化算法吞噬灰度的問(wèn)題，提出一種提高變壓器紅外圖像對(duì)比度的同時(shí)，還能準(zhǔn)確分離出變壓器區(qū)域模糊細(xì)節(jié)的直方圖雙邊濾波圖像增強(qiáng)算法，但其雙邊濾波參數(shù)的選取，只給出了適應(yīng)其變壓器紅外圖像的經(jīng)驗(yàn)值，不具備普適性; 文獻(xiàn)[4]同樣針對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡化算法的過(guò)度增強(qiáng)問(wèn)題，提出改進(jìn)的直方均衡化與雙邊濾波的X射線圖像增強(qiáng)算法，而對(duì)X射線圖像進(jìn)行高照度區(qū)域、低照度區(qū)域的劃分沒(méi)有普適性，不適用于一般的紅外圖像，同時(shí)沒(méi)有給出準(zhǔn)確的參數(shù)選擇原則; 文獻(xiàn)[5]將紅外整體圖像的像素根據(jù)給定閾值分為三部分，對(duì)某一部分像素單獨(dú)增強(qiáng)處理，但閾值的簡(jiǎn)單劃分沒(méi)有考慮噪聲的影響，容易導(dǎo)致圖像噪聲的增強(qiáng)。

綜上可以看出，現(xiàn)有改進(jìn)算法雖然都在極力避免傳統(tǒng)直方圖均衡算法的過(guò)增強(qiáng)問(wèn)題，但大部分還是針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行處理，沒(méi)有普適性，同時(shí)算法的改進(jìn)都比較復(fù)雜，沒(méi)有考慮算法的時(shí)間問(wèn)題，缺乏實(shí)用性。針對(duì)現(xiàn)有改進(jìn)算法的問(wèn)題，本文考慮紅外熱成像系統(tǒng)的成像特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)的直方圖均衡算法進(jìn)行改進(jìn)， 采取灰度級(jí)別均勻

分布，在不增加算法復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，提出一種具有普適性的紅外圖像增強(qiáng)方法。

1 直方圖均衡化原理

直方圖均衡化是通過(guò)某種處理關(guān)系映射使輸入圖像的像素能夠均勻地分布在整個(gè)灰度區(qū)間， 使得輸出圖像的直方圖均勻分布整個(gè)區(qū)間。在經(jīng)過(guò)均衡化處理后的灰度圖像中， 圖像的像素點(diǎn)均勻分布在每個(gè)灰度級(jí)上，其本質(zhì)就是對(duì)圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度值進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度值進(jìn)行歸并，從而增大對(duì)比度，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。

4 結(jié)? 論

本文針對(duì)紅外熱成像的成像特點(diǎn)和使用需求，提出一種基于改進(jìn)直方圖的紅外熱成像圖像增強(qiáng)方法。針對(duì)紅外圖像出現(xiàn)四角發(fā)白的現(xiàn)象對(duì)直方圖均衡的影響，綜合考慮均值和方差對(duì)原始圖像進(jìn)行了裁剪，同時(shí)針對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)被合并導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失的問(wèn)題，采用本文灰度級(jí)別均勻分布的方法，避免了像素個(gè)數(shù)對(duì)灰度映射的影響。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法在熵值、標(biāo)準(zhǔn)差、模糊線性指數(shù)上都具有較好的表現(xiàn)，在提高圖像對(duì)比度的同時(shí)增強(qiáng)了圖像的細(xì)節(jié)信息，更有利于人眼的視覺(jué)觀察。目前，本文方法針對(duì)某些紅外圖像可能需要進(jìn)行手動(dòng)參數(shù)調(diào)節(jié)擴(kuò)展灰度級(jí)別，在之后的研究中，需要解決對(duì)各種類型紅外圖像自適應(yīng)增強(qiáng)的問(wèn)題。

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Infrared Image Enhancement Method Based on Improved Histogram

Li Lingjie*，Chen Feifei

（CETC Electro-Optics Technology Corporation Limited，Beijing 100015，China）

Abstract：? In order to improve the enhancement effect of infrared image，according to the imaging characteristics of existing infrared imaging，an infrared image enhancement method based on improved histogram is proposed in this paper. For the phenomenon that the infrared image may be highlighted around，this paper comprehensively considers the image brightness intensity and contrast，then determines the clipping area of the original image. On this basis，this paper proposes a method of uniform distribution of gray levels to avoid the loss of image details caused by the combination of gray levels with a small number of pixels. Experiments show that compared with the traditional histogram equalization method，the improved algorithm proposed in this paper has 21.87%，2.60% and 14.52% improvements in entropy value，standard deviation and fuzzy linear index respectively. The key details of the image are enhanced while improving the image contrast，which confirms the correctness of the theoretical analysis.

Key words： infrared image; image enhancement; histogram equalization; gray level; entropy value; standard deviation; fuzzy linear index