基于分段均衡的红外热图像伪彩色编码

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自适应热金属码红外测量图像伪彩色编码方法

自适应热金属码红外测量图像伪彩色编码方法李晓冰【摘要】Due to the poor contrast and uneven gray scales of infrared measurement images,the pseudo-color images generated by traditional hot metal coding which employs fixed interval mapping are often unable to reflect the practical temperature. In order to solve the problem,this paper makes improvement to the traditional hot metal coding according to the gray scale distribution,realizes adaptive selecting of gray scale intervals by means of Otsu method and proposes an adaptive hot metal code pseudo-color coding method for infrared measurement images. The experiment results show that the proposed method is fairly adaptive and the pseudo-color images generating by it can truly reflect the temperature gradations.%由于红外测量图像的对比度较差,灰度分布不均衡,而传统热金属编码采用固定灰度区间映射,导致生成的伪彩色图像往往不能真实地反映物体的温度变化.针对此问题,本文根据红外测量图像的灰度分布特性,对传统热金属编码进行改造.同时,利用最大类间法,实现了灰度变换区间的自适应选择,提出了一种红外测量图像自适应热金属伪彩色编码方法.实验结果表明:该方法变换的伪彩色图像能够真实地反映物体的温度变化,且具有较好的自适应性.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)006【总页数】4页(P659-662)【关键词】红外图像;伪彩色;热金属编码;自适应;最大类间法【作者】李晓冰【作者单位】92941部队,辽宁葫芦岛125000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4由于人眼只能区分出由黑到白数十种灰度的变化，但对彩色的分辨率可达数百种甚至上千种，说明人眼对彩色的变化远比灰度的变化敏感［1］，因而对灰度图像进行伪彩色变换［2］是一种非常有效的图像增强技术。

基于流域分割的医学图像伪彩色处理

关键词：医学图像，图像分割，流域算法，伪彩色增强
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Abstract
Abstract
Visualization for medical volume data is an important application of computer visualization in biomedical engineering. It supplies a method to observe and analyze structure of human tissues or organs, which has high significance in medical diagnosis and research. Color enhacement of medical image is one of the most important applications of the medical image visualization. As medical images commonly are gray image, human vision is less sensitive to difference between gray-scale pixels than that of colors; and medical images are complexity, fuzzy, which boundaries are not clear. All this factors lead to difficulties in diagnosis. Therefore, the various organs and tissues in a reasonable color display in the 3D images that could improve medical diagnosis. Based on the three-dimensional medical image visualization, the paper discusses watershed segmentation of medical images and color enhancement, by analyzing and concluding the advantages and disadvantages of both technologies, achieves pseudo color processing to medical image based on watershed algorithm. The image segmentation based on the watershed algorithm is also studied in this paper. And the users’ information is added into the segmentation to avoid over-segment. In image color enhancement, based on the characteristics of human eye to distinguish color, the pseudo-color image coding suitable for the medical images is used to transform medical images from gray images into color images. And the false color enhancement based on statistical characteristics of human visual is used to correct the image’s color. In the process of 3D image reconstruction, the segmentation based on the watershed algorithm ameliorated is used to isolate the organs of interest from the data. Then the paper uses gray-color transformation to give the organs reasonable colors, and organize 3D color images. Finally, overall color is corrected by pseudo-color management to make image suite to the visual statistical characteristics. In this paper, 3D medical image color enhancement based on watershed algorithm is relized. It is adaptable when gray in the image changes. The results shows that distinguish of the color image after treatment is higher than the original image, which is suitable for human observation. It is help for improving the accuracy and the leve of medical diagnosis. Key words: medical image, image segmentation, watershed algorithm, pseudo-color enhancement.

红外图像伪彩色编码和处理

文章编号!"##$%$#&$’$##()#*%#+",%#+红外图像伪彩色编码和处理刘缠牢-谭立勋-李春燕-马刚’西安工业大学光电工程学院-西安."##/$)摘要!利用红外热成像系统可将物体的热分布转化为可视图像-并在监视器上以灰度级或伪彩色显示出来-从而得到被测目标的温度分布场0根据热成像测温原理以及红外图像的特点-在对室温热成像系统研究的基础上-对红外图像伪彩色编码进行了研究-提出一种新的伪彩色编码方法-即自动阈值法0利用自动阈值法可以在室温环境下-对目标的温度及其分布进行测量0在123/$#4($#$和5678室温热成像系统中对提出的方法进行了验证0实验结果表明-该方法可使红外图像层次分明-容易分辨出不同的温度区域0关键词!热成像系统9伪彩色编码9自动阈值9温度分布中图分类号!16.*"文献标志码!8:;<=>?@A ?B ?C A ?>D E FG E >H C ?A <;;D E FI ?C D E I C G C <>D J G F <;K L M 4N O P %Q O R -18S K T %U V P -K L 4N V P %W O P -287O P X’3Y N R R Q R Z [\]R ^Q ^Y ]_R P T Y O Q ‘P X T P ^^_T P X -a T b O PL P c ]T ]V ]^R Z 1^Y N P R Q R X W -a T b O P ."##/$-4N T P O)d e ;f C G A f !1N ^]N ^_g O Q h T c ]_T i V ]T R PR Z R i j ^Y ]c Y O Pi ^]_O P c Z R _g ^hT P ]R]N ^k T c V O Q \T Y ]V _^c i W]N ^T P Z _O _^h]N ^_g O Q T g O X T P X c W c ]^g O P h h T c \Q O W ^h R P]N ^g R P T ]R _T PX _^W Q ^k ^Q R _\c ^V h R %Y R Q R _-]N V c ]N ^]^g \^_O ]V _^h T c ]_T i V ]T R P R ZR i j ^Y ]cY O P i ^R i ]O T P ^h l 8Y Y R _h T P X ]R ]N ^]N 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多功能的方向发展0由于人眼的彩色敏感细胞能分辨出几千种彩色色调和亮度-但对黑白灰度级却不敏感0热成像测温系统所产生的红外图像为黑白灰度级图像-灰收稿日期!$##(%#*%"/9修回日期!$##(%#(%"+作者简介!刘缠牢’",($r)-男-陕西渭南人-博士-西安工业大学光电学院副院长-主要从事测控技术与仪器专业领域的研究0‘%g O T Q !Q Y Q #"$/s c R N V l Y R g第$.卷第*期$##(年,月应用光学t R V _P O Q R Z 8\\Q T ^h[\]T Y cu R Q l $.-S R l *3^\l -$##(度值动态范围不大!人眼很难从这些灰度级中获得丰富的信息"为了更直观地增强显示图像的层次!提高人眼分辨能力!对系统所摄取的图像进行伪彩色处理!从而达到图像增强的效果!使图像信息更加丰富"伪彩色编码的方法很多!可根据不同的情况采用不同的方法!典型的方法主要有医学图像#$%&高温图像和室温图像编码等"本文主要针对室温情况下红外图像的伪彩色编码进行研究"$热成像测温系统$’$热成像测温原理热成像测温系统构成框图如图$所示"系统通过非制冷红外焦平面探测器采集目标辐射并转换为电压信号输出!通过()*+和,-)对图像预处理&温度标定和伪彩色编码的最终信号以)+.制式输出!并显示图像"于最亮的红色调!"其它彩色映射与此类似"通过图#$%!红色的变换函数&图#$’!绿色的变换函数和图#$(!蓝色的变换函数的合成)得到图#$*!合成变换函数"低温区域为蓝色变换+中低温区域的前半部分是以蓝色为主&绿色为辅的变化)后半部分则是以绿色为主&蓝色为辅的变化+中温区域为红色的线性变化)绿色保持不变)产生黄色编码值+高温区域则是以红色为主色调)绿色输入线性递减)产生高温区的编码值"#,-自动阈值的伪彩色编码新编码.由于采用了固定范围方法)当灰度范围比较集中时)图像的色彩反映并不是很强烈)使观察者很难辨别温度的高低范围)因此对新编码.进行改进"笔者采用自动阈值的方法进行编码)得到新编码#)如图-所示"根据不同物体的像素值分布区域的特点)先确定图像灰度的最小值/0和最大值/.)在最大与最小值之间划分几个不同的区域)然后再根据新编码.的变换函数)在重新划分的区域中对图像进行重新编码"这样的编码无论图像灰度如何变化)都会突出物体的图像)不易造成人的视觉错觉)能使辐射图像层次分明)图像清晰"这样的图像可以使观察者很快分辨出温度的不同区域"!"#!"$%&’""#(&#!"%"#)*+,-#’!&#!"./012"-3*!*,*.1.*!"22$#’45678!)&9(*)*#$!&:$#$!&;<==>;<=?@A B C D @E C F >74<6张敬贤;李玉丹7激光与红外成像技术4G 67北京B 北京理工大学出版社;>C C H 7I J 8K L5$#’E M $&#;N O P -E 3&#7N &2".E $#+.&."3O %&’$#’Q "!(#*,*’04G 67R "$S $#’B R "$S $#’O #2)$)-)"*+Q "!(#*,*’09."22;>C C H 7?$#T ($#"2"A 4D 6阮秋琦7数字图像处理学4G 67北京B 电子工业出版社;<==>7U V 8K W $-E X $7Y $’-."O %&’$#’9.*!"22$#’4G 67R "$S $#’B 9-/,$2($#’J *-2"*+Z ,"!).*#$!2O #3-2).0;<==>7?$#T ($#"2"A 4F 6张丽;陈志强7色彩调和理论在辐射成像的伪彩色处理中的应用4567核电子学与探测技术;<===;<=?H A B <D D E <D H 7I J 8K L N $;T J Z K I ($E X $&#’7811,$!&)$*#*+!*,*.(&.%*#0$#.&3$&)$*#$%&’$#’4567K -!,"&.Z ,"!).*#$!2[\")"!)$*#Q "!(#*,*’0;<===;<=?H A B <D D E <D H 7?$#T ($#"2"A 4H 6宁国祥;易新建7红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理4567红外技术;<==<;<F ?<A B H ]E H C 7K O K LL -*E M $&#’;P O ^$#E S $&#792"-3*E !*,*."#!*3$#’&#31.*!"22$#’+*.$%&’"2*+$#+.&."3+*!&,1,&#"&..&04567O #+.&."3Q "!(#*,*’0;<==<;<F ?<A BH ]E H C 7?$#T ($#"2"_________________________________________________A 单兵武器发展思路从广义上看;供单兵使用的武器均可称为单兵战斗武器‘美苏都经历了第二次世界大战;并对取得的经验有着近乎相同的理解;双方均沿着战斗武器小口径化方向发展;不约而同地发展了小口径单兵战斗武器‘而在这之后;由于美苏两国对现代战争的理解偏差及双方技术a 经济水平的不平衡;对下一代单兵战斗武器的发展思路却迥然不同‘b 非接触与近距离美苏两国不同的民族思想形成了不同的战术战法‘美国致力于发展c 非接触式c 作战;主张在敌方火力范围外对敌实施打击;以减少伤亡为基础;努力提高武器的效能‘而俄罗斯?苏A 主张近战;希望以密集的火力压制杀伤敌人‘这种差异直接影响了两国的武器研制‘美国从>C C F 年开始了庞大的理想单兵战斗武器计划?d O T e A ;旨在综合各种前沿技术;研制集发射动能弹和榴弹于一体的a 具有革新意义的武器系统‘而俄罗斯秉承苏联时期的设计思路;结合新的精密机械结构开发了8K C F 突击步枪;努力提高动能弹的射击效能;大幅提高士兵的近战能力‘b 电子化与机械化美军的d O T e 系统采用了大量的电子元件;配置了全解算火控系统;包括激光测距仪a 弹道计算机a 摄像机a 直瞄式光学瞄具a 环境传感器a 电子罗盘a 目标跟踪装置a 热成像组件和可选择性激光指示器‘与美国相比;俄罗斯的优势在于成熟的武器机构设计理论和良好的机械加工能力;因此俄罗斯的发展重点在于开发新结构;充分挖掘机械结构能力;提高武器性能‘在此原理基础上;俄罗斯在>C C F 年推出了8K C F 突击步枪;并已开始大范围列装‘b 复杂与简单早期的轻武器相当简单;但随着技术的发展;轻武器也向着复杂的方向发展‘苏俄一直坚持武器应简单可靠的原则f 而美国积极开发各种新技术;也积极地将其运用在轻武器上;因此武器系统相对复杂‘结构简单和性能可靠这两大特性被苏俄武器设计人员认为是战斗中最为重要的因素;而美国的轻武器工作者很显然被所谓的高性能所迷惑;忽视了实战的要求‘但强大的经济实力使美国有能力装备复杂昂贵的武器系统‘b 人适应武器与武器适应人苏俄的轻武器设计思想十分注重其内在品质;对硬性指标要求十分苛刻;而对于其软性指标?如人机工程A 等从思想上不够重视;片面致力于人如何适应武器的研究;而忽略了武器如何适应人的研究‘美国对轻武器人机工程相当关注;这是由于西方国家武器以人为本的思想引导;以及人机工程学在美国其他方面运用的促进所造成的‘?清泉供稿Ag<<F g 应用光学<==h ;<]?H A刘缠牢;等B 红外图像伪彩色编码和处理。

红外测量图像自适应彩虹码伪彩色编码方法

ｉｒｐｓｄＥｘｅｍｅｔｌｈｅｕｔｓｏｔａ：ｔｅｓｕｏｏｏｔａｓｏｍａｉｎｓｏｏｆｌｎｄｉａｏｅｔｅｆｅ — ｓｏｏｅ．ｐｒｐｉｎａｔｅｒｓｌｓｈｗｈｔｈｐｅｄ —ｃｌｒｒｆｒｔｉｎｏｃｌｒａｔｎｃｖｒｈｅｆｃｕＣｔｖｎｅｓｔａｇｏｉｅｉｔｎｉｒｎｅｃｍｐｅｅｙａａｔｂｌｆｔｅａｇｒｈｙｌｔｌｄｐａｉｔｏｈｌｏｉｍｉｅｃｌｎ．ｉｔｓｘｅｌｔｅＫｅｙｗｏｒｓ：ｍｅｓｒｍｅｔｉｇ；ｒｉｂｗ－ｃｄ；ｐｅｄ－ｃｌｒａａｔｖ；ｏｓｔｏｄａｕｅｎｍａｅａｎｏｏｅｓｕｏｏｏ；ｄｐｉｅｔｕｍｅｈｄ
第３卷第４４期
２１年１月０１２
长春理工大学学报（自然科学版）
Ｊｕｎｌｆｈｎｃｕｎｖｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａＣａｇｈｎＵｉｅｓｔｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＮａｕａｉｎｅＥｉｏ）ｏｙＳｉ
分辨率的两个主要因素。因此，灰度测量图像变远小于灰白色的分辨率，以，将所导致形成的伪彩色还换成伪彩色图像是一种非常有效的图像增强技术。不如灰度图像的分辨率高。
像仅仅显示一、二种颜色。基于此问题，本文根据测量图像灰度分布特性，利用自适应阈值理论，对传统彩虹编码进行改造，提出了一种基于测量图像的自适应伪彩色编码方法。实验结果表明：变换后得到的伪彩色色彩丰富，完整地覆盖了全

一种红外数字图像伪彩色显示设计

ｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｎｄａｏｂｔａｉｎｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｉｍａｇｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｔｈｅｒｍａｌｉｍａｇｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆ
（ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔｓｃａｌｌｂｅｔｒａｎｓｆｏｍｅｒｄｉｎｔｏｔｈｅｖｉｓｕａｌｐｉｃｔｕｒｅｓｂｙｔｈｅｉｎｆｒａｒｅｄ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔｓｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄ．Ａｓｈｅｔｒｅｓｏｌｖｉｎｇｐｏｗｅｒｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｅｙｅｔｏｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｉｓｈｉｇｈｅｒ
ｔｈａｎｔｏｍｏｎｏｃｈｒｏｍｅｉｍａｇｅ．Ｐｓｅｕｄｏ — ｃｏｌｏｒ－ｃｏｄｅｄｉｎｆｒａｒｅｄｔｈｅｍａｒｌｉｍａｇｅｉｓｍｏｒｅｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｈｕｍａｎｅｙｅ

红外图像伪彩色编码和处理

ｉａｅａｅｄｓｒｍｉａｅｎｉｅｅｔｔｍｐｒｔｒｅｉｎｃｎｂａｉｅｏｖｄｂｔｅｍｇｓｃｎｂｉｃｉｎｔｄａｄｄｆｒｎｅｅａｕｅｒｇｏｓａｅｅｓｌｒｓｌｅｙｈｆｙ
ｉｒｒｄｔｅｒａｍａｉｇｓｔｍｎｓｌｙｄｏｎｔｏｔｎｇｒｙｌｖｌｏｓｕｄｃｏｎｆａｅｈｍｌｉｇｎｙｓｅａｄｄｉｐａｅｈｅｍｎｉｏｒｉｅｅｅｒｐｅｏ— ｏｌｒ，ｔｕｓｈ
ＬＩＣｈａｌＵｎ～ａｏ。ＴＡＮ — Ｌｉｘｕｎ，ＬＩＣｈｕｙｎ，ＭＡｎｎ— ａＧａｇ
（ｃｏｌｆＯｐｏｌｃｒｎｃｌｇｎｅｉｇ，ＸｉｎＩｓｉｕｅｏｃｎｌｇＳｈｏｔｅｅｔｏｉａｏＥｎｉｅｒｎｎｔｔｔｆＴｅｈｏｏｙ，Ｘｉｎ７０３ａ１０２，Ｃｈｎ）ａｉａ
室温热成像系统研究的基础上，红外图像伪彩色编码进行了研究，出一种新的伪彩色编码方对提
法，自动阂值法。利用自动阂值法可以在室温环境下，目标的温度及其分布进行测量。在即对
ＴＭＳ２Ｃ２２和ＦＧＡ室温热成像系统中对提出的方法进行了验证。３０６０Ｐ实验结果表明，方法可使该
红外图像层次分明，易分辨出不同的温度区域。容关键词：热成像系统；彩色编码；伪自动阈值；温度分布

红外热像校正技术的仿真研究及其实时应用--双阈值分割算法结合伪彩色变换

红外热像校正技术的仿真研究及其实时应用--双阈值分割算法结合伪彩色变换葛曼玲;魏孟佳;杨皓宇;师鹏飞;陈营;付晓璇;张吉昌;陈玉民【摘要】Recently, the technology of infrared thermal imaging is beingpaid more attention tofor its advantage of monitoring the image and localizing the faults of electrical equipment such as transformer. However, the temperature picture supplied by the infrared imager is gray and blurring, not easy to eye observation and monitoring, so it is necessary for the infrared thermal image to be displayed in a pseudo-color manner andto be rectified.Here, an algorithm of image enhancement termed as double threshold segmentation was proposed, and was applied to the pseudo-color conversion for original gray images of electrical transformer after algorithm simulation. Additionally, the algorithm ran in the double-chip processing system of DSP642+FPGA. It was resulted that the combining algorithms of pseudo-color conversion and rectification could complete precisely the color conversion for a better visual color image to be shown with more details than the original gray image, and the problem of unclear image details was solved in infrared image processing.%近年来，红外热像可应用于变压器等电力设备的监测和过热点定位，受到现代电力行业的关注，但红外热像仪呈现的温度分布多为灰度图，不利于人眼观察和辨识，而且图像模糊，影响检测质量，因此，实现红外热图像彩色显示和校正是必要的。

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

第37卷　第4期激光与红外Vol.37,No.4　2007年4月 LASER　&　I N FRARE D Ap ril,2007 文章编号:100125078(2007)0420384202基于聚类算法的红外图像伪彩色增强陈国群,付冬梅,常晓辉(北京科技大学信息工程学院,北京100083)摘　要:文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法。

该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配。

实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果。

关键词:红外图像;图像增强;K-均值聚类;伪彩色中图分类号:T N911.73;TP751 文献标识码:AI nfrared I mage Pseudo2Color Enhance ment Based onClusteri n g Algor ith mCHEN Guo2qun,F U Dong2mei,CHANG Xiao2hui(University of Science and Technol ogy Beijing,School of I nfor mati on and Engineering,Beijing100083,China)Abstract:A ne w infrared i m age p seudo2col or enhance ment algorith m is p resented based on K2means clustering.Thismethod firstly does the statistic learning of the gray p ixels in the original infrared i m age in order t o create the initialcluster centers.Secondly,the data of gray in the original i m age are clustered by K2means with the initial cluster cen2stly,the infrared i m age is self2adap tively enhance ment according t o the result of clustering and the p seudo2col or encoding separated int o several secti ons.The experi m ental results indicate that this method could further i m2p r ove the detail inf or mati on,arrange ment,and visual effect.Key words:infrared i m age;i m age enhance ment;K2means clustering;p seudo2col or1　引　言在红外图像中,主要是通过人眼直接对成像的图像进行观察判断的。

基于DSP FPGA的红外热成像伪彩色变换系统

基于DSP+FPGA的红外热成像伪彩色变换系统*摘要：提出了一种基于数字信号处理器(DSP)和可编程逻辑门阵列(FPGA)双芯片架构的红外热成像伪彩色变换系统，可应用于高速图像采集和数据处理，该技术在石油化工、冶金、电力、军事侦查等行业应用十分有效，是一种新兴的非接触式诊断技术。

该系统采用双处理器流水线体系结构，FPGA首先从红外探测器中采集出来的一帧Raw格式的原始灰度温度图像，传送到DM642运行核心处理算法，计算出三段式分割参数，传回FPGA修正原始灰度温度图像，再按一定的格式打包传给DM642进行基于通道的灰度到彩色线性插值算法变换，转换为24位RGB格式图像，最终通过以太网口传到上位机显示图像和后序处理。

实验结果表明：该系统处理一幅大小为320x240像素的原始图像的时间约为15ms，相比单芯片处理系统，双芯片处理架构使系统处理数据的实时性得到了提高, 缩短了系统开发周期。

关键词：DSP；FPGA；红外探测器；双线性插值中文分类号：TP338.6 文献标志码：A 文章编号：A Study on Pseudo Color Transformation SystemControlled by DSP and FPGA in Infrared Thermal ImagingAbstract：Here, a pseudo color transformation is presented. It was applied in an infrared thermal imaging system controlled by dual-processor pipeline architecture of digital signal processor (DSP) and field programmable gate array (FPGA), in order to improve the speed of image acquisition and data processing in real-time. This technology is a modern non-contact diagnostic technique, which is widely available in petroleum chemical industry, metallurgy, electric power, military reconnaissance, etc. Double chips work coordinately and effectively. Firstly, the FPGA collected a raw format of the original gray image from an infrared detector, and then sent it to the DM642 to execute the core processing algorithm. After calculating three-segment pretreatment parameters, it returned back to the FPGA for data pre-processing to recover the lost pixels. In FPGA, a certain format was packaged and passed to the DM642, where the algorithm of bilinear interpolation converted the gray format image to color one, termed as RGB format image, and ultimately the RGB format image was transmitted to the host computer through the Ethernet port to display. It took 15 ms for the system to process a raw image of 320x240 pixels. The framework of double-chip improve the speed of real-time processing compared to single-chip system, shortening the development cycle.Key Words: DSP, FPGA, Infrared detector, Bilinear interpolation0 引言随着红外焦平面阵列和红外探测器技术的发展，红外热成像技术越来越多地应用到军事、航天航空、医学和监控等领域，从而促进了各种各样的红外热像仪的产生和发展。

红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理

个，（ｙ都有相应的红、、输出，ｚ，）绿蓝之后三者又
Ｒ（ｙｘ，）一Ｔｆｘ，）Ｒ｛（ｙ）Ｇ，）＝Ｔ，，）Ｃ｛）Ｂ，）＝Ｔｆｘ，）Ｂ｛（）
（Ｇ，Ｒ，Ｂ）＝｛，，，，，）Ｒ（）Ｇ（）Ｂ（）
宁国祥，易新建，曾延安，刘会通
（中科技大学光电子工程系，湖北武汉４０７）华３０４
摘要：红外焦平面阵列成的热圉像的伪彩色编码有利于人眼识别和获取图像中的有用信息。本文所描述的软件可对红外图像进行１６种伪彩色编码，蹦中值滤波、直方图均匀化等处理，同时显示图像中每点的温度。文中描述了伪彩色编码原理，出了软件实现的方法和所开发的热像仪原理框图。给关键词：红外焦平面阵列；热像仪；伪彩色；图像处理中图分类号：Ｔ１Ｎ２６文献标识：Ａ文章编号：１０８１２０）２０５—３０１８９｛０２０—０７０ＵＦＡ同步工作。ＤＳＰＰ完成以下功能；．均匀性校ａ非
工作温度较高时，固有的热激发过程增加很快，通过增加暗电流和噪声，降低了焦平面性能，因此光电子探测器必须制冷。在实验室，常用液氮杜瓦致冷。０９年代以后，制冷红外焦平面技术取得了重要突破并达到非实用化。非制冷型红外热像仪与制冷型相比，它成本低，功耗小寿命长，小型化和可靠性好，在军用及民用领域已获得重要的应用，并在广大民用领域显示出巨大的市场潜力，成为当前热成像技术中撮为引人注目的突破之一。

基于反射率理论的红外伪彩色图像的自适应处理

基于反射率理论的红外伪彩色图像的自适应处理一、引言红外图像处理是红外技术中重要的一个分支，它旨在根据红外图像的特性对其进行增强和分析。

伪彩色处理是一种常见的方法，它通过将不同红外波段的数据映射到彩色图像上，提供更直观、易于分析的结果。

本文将介绍一种基于反射率理论的红外伪彩色图像的自适应处理方法。

二、反射率理论概述反射率是指物体对入射辐射的反射能力，是红外图像中热辐射强度的重要特征之一。

根据反射率理论，不同材料对红外辐射的反射率是不同的，因此可以通过对红外图像中的反射率进行分析和处理，获得更多有用的信息。

三、红外伪彩色图像处理方法1. 数据预处理首先，对红外图像进行预处理，包括图像去噪、增强和平滑等步骤。

这些步骤有助于改善图像质量，提高后续处理的准确性和稳定性。

2. 反射率计算基于反射率理论，可以通过红外图像中的像素值计算出对应的反射率。

这里可以采用一种标准反射率计算公式，将图像中的每个像素转化为其对应的反射率值。

计算得到的反射率图像将用于后续的处理。

3. 自适应映射根据反射率图像的分析结果，可以确定不同反射率值的颜色映射方案。

这样，不同反射率值的像素将在伪彩色图像中呈现出不同的颜色，以实现对红外辐射能力的直观展示。

4. 增强处理在基于反射率理论的红外伪彩色图像处理中，可以根据分析结果对图像进行增强处理，以突出某些特定的红外辐射能力。

例如，对于具有高反射率的物体，可以增加其对比度和亮度，使其在图像中更为明显。

5. 参数调整和优化基于反射率理论的红外伪彩色图像处理方法是一个迭代的过程，需要通过反复调整参数和优化算法，以获得最佳的处理结果。

这包括反射率的计算公式、颜色映射方案、增强处理算法等。

四、实验与结果我们进行了一系列的实验，验证了基于反射率理论的红外伪彩色图像处理方法的有效性。

通过将该方法应用于真实的红外图像中，我们获得了直观、丰富的伪彩色图像，并成功地实现了对红外辐射能力的自适应展示和分析。

五、总结与展望本文介绍了一种基于反射率理论的红外伪彩色图像的自适应处理方法。

一种红外热图像伪彩色处理方法及装置[发明专利]

专利名称：一种红外热图像伪彩色处理方法及装置专利类型：发明专利
发明人：付冬梅,杨焘,丁邺
申请号：CN201710284259.7
申请日：20170426
公开号：CN107230235A
公开日：
20171003
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种红外热图像伪彩色处理方法，包括：离散化颜色空间，形成三维颜色数据矩阵；根据所述三维颜色数据矩阵计算相邻颜色色差，得到不少于256个颜色数据；根据计算出的相邻颜色色差将每种颜色数据有序排列，然后建立有序排列的温度数据与有序排列的颜色数据之间的映射关系，实现红外热图像的伪彩色处理。

本申请大大提高了红外热图像的温度表示的能力，使得工程人员通过观察温度高低差别，快速、准确地判断设备内部潜在的问题，及时地采取措施，降低设备发生故障而导致的危害和损失。

申请人：北京科技大学
地址：100083 北京市海淀区学院路30号
国籍：CN
代理机构：北京金智普华知识产权代理有限公司
代理人：皋吉甫
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基于分段均衡的红外热图像伪彩色编码

基于分段均衡的红外热图像伪彩色编码白艳涛;王素玉【摘要】根据红外热图像的特点,并克服传统伪彩色处理方法的缺陷,提出一种基于分段均衡的红外热图像伪彩色编码方法.先通过对红外热图像采用改进的K-means 算法进行聚类,对聚类结果的各类像素点坐标进行统计,根据统计结果在原始红外热图中进行分段均衡,再通过彩虹编码法对分段均衡后的图像进行伪彩色编码.实验结果表明:通过该方法编码后的红外热图像色彩丰富,细节增强,具有更好的层次感,便于人眼观察分析以及应用.%According to the characteristics of infrared thermal image,a pseudo-color coding method of infrared thermal image based on segmentation equalization was proposed to overcome the defects of the traditional pseudo color processing method.Infrared image is clustered by using improved K-means algorithm,and the various pixel''s coordinates of the clustering results are calculated statistically.Then segmented equalization is carried out according to the statistical results in the original infrared thermal image,and the segmented equalization images are coded by rainbow encoding method.Experimental results show that the infrared thermal image encoded by this method has rich color and detail,and has a better sense of hierarchy,which is convenient for human eye observation and analysis.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2017(047)008【总页数】6页(P1051-1056)【关键词】K-means;红外热图像;伪彩色;分段均衡【作者】白艳涛;王素玉【作者单位】北京工业大学信息学部,北京市物联网软件与系统工程技术研究中心,北京 100124;北京工业大学信息学部,北京市物联网软件与系统工程技术研究中心,北京 100124【正文语种】中文【中图分类】TP391.41红外热成像技术是通过利用光电技术,检测物体表面热辐射红外线特定波段信号,并将该信号转换成物体表面的温度信息,进而转换成人类可分辨的图像信息[1]。

红外测量图像自适应彩虹码伪彩色编码方法

温物体 k3 ~ k4 （红色）。其红基色变换函数如下：
R(x,
y)
=
ì( í î
f
(x)
-
k0) 1
(k2 - k0)
k0 ≤ k2
f< ≤f
k2üý þ
（5）
原变换函数在 63 级灰度以前，红基色都为 0。
（a）
（b）
（c）
图 1 传统彩虹编码的变换函数曲线 Fig.1 Curve of the transformation function of the traditional rainbow-coding
同样原理，对于绿基色，经典变换函数只是作用到并不一定完全准确，但是，一般可以做到高、低温区
32 级灰度之后，背景内部仅仅依靠红基色并不能胜域的划分。然后，分别对高、低温区域进行二次划
任细节的显示作用，因此，也必须将绿基色也扩展到分，在高温区域进行灰度划分，可实现目标高温中心
0 灰度。其变换函数如下：
i=1
灰度出现的概率为：Pi
=
ni N
。
设以灰度 k 为门限将图像分成两个区域，灰度
为 1～ k 的像素属于前景区域，记为 A，灰度为 k +
灰度分布往往很不均匀，常常集中到某几个区域，而传统彩虹编码的灰度区域是取固定的灰度值。因此，往往造成伪彩色图像分布极不均匀，整幅图像仅仅显示一、二种颜色。而彩色图像中单色的分辨率远小于灰白色的分辨率，所以，导致形成的伪彩色还不如灰度图像的分辨率高。
针对这个问题，本文根据测量图像的灰度分布特性，对传统彩虹码进行改造，并采用对灰度图像进行多次求取阈值的方法，提出了自适应的彩虹码伪彩色编码方法。
李桂芝，贾峰，闫海鲲

红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理_宁国祥

红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理宁国祥,易新建,曾延安,刘会通(华中科技大学光电子工程系,湖北武汉430074)摘要:　红外焦平面阵列成的热图像的伪彩色编码有利于人眼识别和获取图像中的有用信息。

本文所描述的软件可对红外图像进行16种伪彩色编码,以中值滤波、直方图均匀化等处理,同时显示图像中每点的温度。

文中描述了伪彩色编码原理,给出了软件实现的方法和所开发的热像仪原理框图。

关键词:　红外焦平面阵列;　热像仪;　伪彩色;　图像处理中图分类号:　TN216 文献标识:　A 文章编号:　1001-8891(2002)02-0057-031　引言包括H gCdTe,In Sb,PtSi在内的所有光电子探测器红外焦平面阵列,工作时需要有效的低温致冷。

工作温度较高时,固有的热激发过程增加很快,通过增加暗电流和噪声,降低了焦平面性能,因此光电子探测器必须制冷。

在实验室,常用液氮杜瓦致冷。

90年代以后,非制冷红外焦平面技术取得了重要突破并达到实用化。

非制冷型红外热像仪与制冷型相比,它成本低,功耗小寿命长,小型化和可靠性好,在军用及民用领域已获得重要的应用,并在广大民用领域显示出巨大的市场潜力,成为当前热成像技术中最为引人注目的突破之一。

2　非致冷红外焦平面阵列UFPA(128×128)热像仪原理框图本实验室开发的非致冷焦平面阵列(128×128 UFPA)热像仪原理如图1:非致冷焦平面阵列(UFPA)经过f/1的光学系统,成像到UFPA上面。

UFPA输出的是25帧/s、每帧128×128像素的模拟信号。

输出信号的动态范围为>1.9V(-20lg (V min/V max)>70dB)。

选用12bit的模/数转换器,就可以达到72dB的动态范围,与UFPA的70dB的动态范围相匹配,在大的温度范围内提供足够高的温度分辨率。

经过12bit的A/D,把模拟信号转换成数字信号,输入到数字信号处理器(DSP)中。

基于流域分割的医学图像伪彩色处理

基于流域分割的医学图像伪彩色处理李全越;王芳【摘要】当前,多数医学图像属于灰度图像,其对人眼的视觉效果不如彩色图像.为了提高图像的分辨率,根据人眼的视觉特点,采用灰度级--彩色变换方法,结合基于流域法的医学图像分割,实现灰度图像变为伪彩色图像.这里将流域分割技术与图像伪彩色处理技术结合应用在医学图像中,实验结果表明了该图像增强方法的有效性.该方法在图像的灰度范围变化时具有很好的适应性,并可突出显示出感兴趣的特定器官组织.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)022【总页数】4页(P118-120,127)【关键词】医学图像;伪彩色增强;流域分割;彩色变换方法【作者】李全越;王芳【作者单位】江苏科技大学,江苏,镇江,212003;江苏科技大学,江苏,镇江,212003【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言医学图像绝大多数是灰度图像，如X 线、CT，MRI，B 超图像等。

对观察者来说，人眼只能辨别一幅图像中的4～5 b灰度级，却能辨别近千种的彩色[1]。

为发挥人眼对彩色的分辨能力，往往用各种不同的颜色代表图像的不同灰度，变灰度图像为彩色图像，从而使观察者能从图像中取得更多的信息[2]。

流域分割方法是近年来发展起来的基于数学形态学的一种十分有效的图像分割技术，它基本上克服了传统的图像分割方法的缺点。

2 DICOM 医学图像的窗口变换显示法2.1 医学图像文件的基本格式DICOM是用于医学图像和通信的国际标准。

其数据结构采用数据元素的存储方式，每个数据元素均由标签、值的类型、值域的长度和值域4个基本单元组成。

其中，“标签”作为数据元素的标识符惟一定义数据元素的物理意义；“值的类型”是取决于DICOM语义的可选项，它描述了数据元素值域的数据类型；“值域的长度”定义了“值域”的字节数；“值域”则含有该数据元素的值 [3]。

2.2 DICOM 医学图像的显示方法由于在通用计算机中不能直接支持DICOM医学图像的显示，因此需将DICOM文件转换为其他计算机所支持的文件格式，如设备无关位图(DIB)。

基于比特平面分层和彩虹伪彩色编码的红外图像增强方法

基于比特平面分层和彩虹伪彩色编码的红外图像增强方法花兴艳;葛耀林
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2016(37)5
【摘要】由经纬仪拍摄的海空远距离红外目标图像具有对比度低、灰度不均匀以及含有大量复杂噪声等缺点,这会严重影响对图像中目标的判读.为此,提出了一种基于比特平面分层和自适应彩虹码伪彩变换的图像增强方法.结果表明,经该方法增强处理后的伪彩色图像的颜色饱和度更高,细节和边缘更清晰,尤其是由目标边缘可以清晰辨别出不同的颜色层次,因而更符合人眼的视觉习惯.
【总页数】5页(P33-37)
【作者】花兴艳;葛耀林
【作者单位】中国人民解放军91550部队94分队,辽宁大连116023;中国人民解放军91550部队94分队,辽宁大连116023
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.基于量子比特平面编码算法的图像重建研究 [J], 田丽芳;孙利
2.基于整数小波变换和子带比特平面编码的图象压缩算法 [J], 杨志高;李飞鹏;梅天灿;秦前清;朱秋萍
3.基于灰度分层的FPGA红外图像伪彩色实时化研究 [J], 路建方;王新赛;肖志洋;贺明;靳世红;张成斌
4.基于直方图的红外图像互补伪彩色编码处理 [J], 秦文罡;高爱华;刘卫国
5.基于分层多跳物理层网络编码的超密集网络吞吐量增强方法 [J], 冀保峰;王一丹;邢冰冰;李玉琦;高宏峰;韩瑽琤
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一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法

一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法李晓冰【摘要】Due to the severely unbalanced gray scales of infrared measurement images, the pseudo-color images generated by traditional HIS space coding are always confined to few colors. Combining threshold segmentation theory with the distribution of gray scale and requirements on image processing, this paper proposes a HIS-space-based pseudo-color coding method for infrared image to solve the above problem. The experimental results showed that the proposed method is fairly self-adaptive, easy to implement and the processed pseudo - color images are polychromic.%由于红外测量图像灰度分布极不均衡,采用传统的HSI空间(Hue Saturation Imensity,HSI)编码方法对红外测量图像进行伪彩色变换时,常常导致变换后的伪图像色彩仅仅局限于少数几种颜色.针对此问题,本文结合阈值分割理论,根据红外测量图像的灰度分布特性及图像处理要求,提出了一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法.实验结果表明:采用该方法编码的伪彩色图像色彩丰富,且方法具有较好的自适应性,易于实现.【期刊名称】《测试技术学报》【年(卷),期】2012(026)004【总页数】5页(P343-347)【关键词】测量图像;HSI空间;伪彩色编码;间值分割;灰度【作者】李晓冰【作者单位】中国人民解放军92941部队96分队,辽宁葫芦岛125000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4由于红外传感器在光电经纬仪中的广泛应用,使目标的红外测量图像一般达到14位记录,其图像灰度达到214级,然而,人眼对灰度图像只能区分出数10种不同的灰度级,因此,制约了对测量图像的处理.但是,人眼对彩色的分辨率可达数百种甚至上千种,说明人眼对彩色的变化远比灰度的变化敏感[1],因而对灰度图像进行伪彩色变换是一种非常有效的图像增强技术[2].伪彩色变换中,基于HSI空间的伪彩色编码[3],由于算法简单、易于实现,得到广泛应用.但是,目前HSI空间伪彩色变换大多数都是围绕灰度分布范围进行线性编码,没有考虑到图像灰度像素的实际分布.而一般测量图像的分布都是极不均匀的,直接进行均匀灰度编码往往导致数量分布较少的像素占据较多的灰度级范围,而数量分布较多的像素占据较少的灰度级范围,造成图像色彩分布不均衡,图像细节损失较大.当然,文献[4,5]也提出了一种利用图像中最高灰度级和具有像素数最多的灰度级进行编码的方法,但是,由于图像噪声的问题,此方法对于直方图分布不均匀的图像效果并不好.基于以上原因,本文将灰度阈值分割理论应用到HSI空间编码中,对目标区域和背景区域分别进行编码,从而提出了一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法.1 传统HSI伪彩色编码在红外测量图像中的局限性物体的颜色可用色调、色饱和度及亮度来描述,即HSI,其中 H为色调,描述纯色属性;S为色饱和度,描述纯色被白光稀释的程度;I为亮度.目前较为通用的HSI空间伪彩色变换是基于直方图的方式[6],灰度图像直方图如图1所示,g i表示输入图像灰度级,g m表示输入图像的最高灰度级,g′表示图像最多像素对应的灰度级.对于具有 256级灰度的灰度图像来说,任意空间(x,y)处的灰度值可以用 f(x,y)来表示,其中0≤f(x,y)≤255.为了使伪彩色图像的亮度和灰度图像的灰度具有一致性,一般令为了使不同的灰度对应不同的颜色,一般色调的经典做法为这样,伪彩色的色调变化与灰度图像灰度分布相对应.式(2)中的系数是为了保证灰度级 f(x,y)在 0～255的范围内变化时,使 H值在0～2π的范围内变化.从式(2)可以看出:色调只是按灰度均匀分布的情况进行变换的,并与像素分布无关,当然,某些文献[3-5]采用统计灰度最大值和最小值的方法,即图1 直方图F ig.1 Histogram为了使伪彩色变换后图像亮度和灰度图像亮度具有一致性,令从式(4)可以看出:虽然可以限制灰度的整体变换范围,但是,对于范围内的灰度断点却无能为力,更谈不上将所有像素的灰度分布范围信息加以利用的程度上了.这样,对于灰度往往偏向一边,而且对于灰度分布范围内存在较大区域断点的红外测量图像,往往造成伪彩图像目标区域仅仅包含一种或有限的几种颜色,导致其处理的目标伪彩图像细节分辨效果还不如原始灰度图像,因此,传统HSI伪彩色编码对于测量图像存在着较大的局限性.2 改进的红外测量图像HSI伪彩色编码2.1 测量图像的自适应分割一般HSI伪彩色编码不能适应测量图像的主要原因是:编码方式按固定灰度变化,即使采用直方图信息,也仅仅利用了最多像素的灰度级和不同灰度级像素数分布信息.但是,由于测量图像一般目标所占像素数较少,自然目标区域所分的伪彩颜色数就更少了.基于红外测量图像的以上特性,本文首先对红外测量图像进行阈值分割,求取阈值,将图像分割为目标和背景两部分,虽然目前的分割方法还不能实现完全准确的目标分割,但是,其实际分割值往往在理想分割阈值附近.本文采用最大类间方差算法[7]计算图像的二值化阈值 T,它是由Otsu在1979年提出的一种受到广泛关注的阈值选取方法.基本思路是:选取最佳阈值,使得不同类间的分离性最好.该判决准则是基于灰度直方图的一阶统计特性,运算速度快.按照最大类间方差准则,从1～L改变k,并计算类间方差σ2,使式(7)最大的k即是红外测量图像伪彩色变换阈值 T.2.2 伪彩色的色彩分布由于红外测量图像主要是对测量目标进行处理,对背景内容的关心程度并不大,因此,在分配中可使目标区域的伪彩色密度大于背景区域.考虑到伪彩图像的人眼特性,进行伪彩色变换时将灰度级低的区域设置在蓝色附近,灰度级高的区域设置在红色附近,因为在红外测量图像中,灰度值越大其对应的温度也就越高,采用红色有使人发热高温的感觉,相反,在灰度值较低的区域采用蓝色为主色调.因此,本文将目标区域确定在黄色、红色和品红色区域,即暖色区域.将背景区域确定在蓝色、青色和绿色区域,即冷色区域.因为一般目标区域所占像素数较少,自然,分配后目标区域的色彩数大于背景区域,实现了增强目标区域的目的.2.3 伪彩色的彩色编码从HSI模型的横截面上可以看出:颜色按红、黄、绿、蓝顺序进行变换,以红色为变换起点.为了符合本文的色彩编码方式,本文将蓝色作为变换起点,按照由冷色向暖色过渡的方向变换,变换顺序为蓝、绿、黄、红.则编码方式如下从上面的编码过程中可以看出,对任意一个灰度级 f(x,y)来说,它对应于唯一一种颜色.色调分布以阈值 T为界,分为两个部分,小于 T的为背景部分,从蓝到绿;大于灰度T的为目标部分,从黄到品红.饱和度和亮度也遵循以阈值 T进行划分的原则,并且都是以阈值 T处为最大值.因为,对于测量图像来说,无论是目标定位还是目标跟踪,其目标边缘都是最重要的,因此,阈值处的灰度是变换的重点.3 实验结果与分析采用一帧红外火焰的8位灰度图像进行实验,图2为原始图像,图3为标准HSI伪彩色编码结果,图4为本文算法伪彩色编码结果.从图3(a)的标准HSI伪彩色编码结果图像中可以看到:其色彩内部无变化趋势,色彩衔接处没有过度,图像细节损失严重.这也可以从图3(b)、图3(c)和图3(d)的色度、饱和度及亮度图像中看出,因此,标准HSI伪彩色编码并不适合红外测量图像.从图4(a)的本文算法伪彩色编码结果图像中可以看到:色彩变化丰富,几乎包含整个色彩变换区域,能够清晰地变换出被测对象灰度变化的层次,符合被测对象温度的变换趋势.尤其是图2中心区域在灰度图像中仅仅表现为白色,但在图4(a)的伪彩色图像中可把白色边界区域细微的灰度变化体现出来.另外,从图4(b)的色度图像中也可以看到:其色调分布完全符合图2原始图像的灰度分布,反映了原始图像的细节信息,图4(c)和图4(d)的饱和度及亮度图像,变换趋势均匀,兼顾到目标和背景的所有区域,明显效果好于图3的标准HSI伪彩色编码结果.图3 标准 HSI伪彩色图像F ig.3 Pseudo-color image of standard H IS coding 图2 原始图像Fig.2 Origrinal image图4 本文算法伪彩色图像F ig.4 Pseudo-color image of th is paper coding实验证明:本方法所得到的伪彩色图像包含颜色丰富,符合实际温度由低向高变化的趋势.对比度明显提高,增强了图像的视觉效果.4 结论本文提出的基于红外测量图像的HSI空间伪彩色编码方法,解决了传统伪彩色编码中由于红外测量图像灰度分布不均衡,导致彩色数偏少的问题.其采用的自适应阈值技术,可适应于任何灰度不均衡的伪彩色图像,得到的伪彩色图像目标边缘色彩比较丰富,有利于目标的识别.因此,对于目标所占像素数较少的图像,其背景色彩有所减弱,但这对于测量图像的处理已经无关紧要了.参考文献:[1] Castleman K R.Digital image processing[M].Englew ood Cliffs:Prentice Hall,Inc.,1998.[2] 韩跃平,宋文爱.振动速度场测试系统及其伪彩色显示[J].测试技术学报,2002(4):252-254.Han Yueping,Song Wen'ai.Velocity fieldmeasuring system and it's disp lay in pseudo co lor[J].Journal of Test and MeasurementTechnology,2002(4):252-254.(in Chinese)[3] 曹茂永,郁道银.基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码[J].光学技术,2002,28(4):367-371.Cao Maoyong,Yu Daoyin.Pseudocolor coding of gray imagebased on percep tualcolor space[J].Optical Technique,2002,28(4):367-371.(in Chinese) [4] 肖斌,王眩.基于直方图的HSI空间伪彩色编码研究[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2007,35(1):61-63.Xiao Bin,Wang Xuan.A Gray image pseudo-color coding approach in HSIspacebased on image'shistogram[J].Journalof ShanxiNormal University(Natural Science Edition),2007,35(1):61-63.(in Chinese)[5] 秦文正,高爱华,刘卫国.基于直方图的红外图像互补伪彩色编码处理[J].激光与红外,2009,39(3):339-341.Qin Wenzheng,Gao Aihua,Liu Weiguo.Infrared image complementary pseudo-color coding based on histogram[J].Laser&Infrared,2009,39(3):339-341.(in Chinese)[6] 曹茂永,郁道银.基于H IS空间的灰度图像互补色伪彩色编码[J].光电工程,2002,29(2):63-66.Cao Maoyong,Yu Daoyin.G ray image comp lementary pseudo-color coding based on IHS space[J].Opto-electrooic Engineering,2002,29(2):63-66.(in Chinese)[7] Otsu N.A threshold selectionmethod from gray-levelhistogram[J].IEEE Trans.SMC,1979,9(1):62-66.。