多段线性拉伸增强算法及其FPGA实现

为了实现红外图像增强,以FPGA为平台,提出了一种新型的红外图像增强算法。在设计过程中,根据红外图像处理的特点,利用一帧图像的均值和标准差快速的将图像灰度范围划分成若干段,根据每段的拉伸系数做不同的线性灰度变换实现图像中目标对比度的增强。该算法不仅能实现自适应图像增强,也可以通过在线调节来特别增强某一段或某几段温度范围内的目标,达到目标识别的目的。经验证该算法优于一般的线性增强算法,获得了很好的视觉效果。

高温目标红外测量图像伪彩色显示方法

红外测量图像一般为灰度图像,对其进行伪彩色处理是一种非常重要的增强手段。传统的伪彩色处理方法未考虑到实际图像中高温目标与低温背景间的灰度级断点,处理后的伪彩色图像往往颜色数偏少,细节信息损失较多。为更好地显示高温目标及其边缘细节并兼顾低温背景的显示效果,本文首先根据灰度级将图像分为目标区、背景区和目标-背景过渡区,背景区包含多个背景及背景间过渡区。利用K-均值聚类理论对背景区进行聚类,根据聚类结果,采用灰度区间压缩方法确定多个背景及背景间过渡区的灰度级范围。根据各区间内灰度统计特征对整幅图像进行多段线性灰度映射,有效地均衡图像的灰度分布。引入视觉差异因素,采用CIE94颜色差异公式对传统颜色路径进行改进,实现等颜色差异的红外伪彩色显示。实验结果表明,本文方法较传统方法更适合高温目标红外测量图像,处理后的图像目标突出,图像细节色彩丰富,背景对比度较高,大大提高人眼对高温目标红外测量图像细节信息的辨识能力。