基于双平台直方图的红外图像增强算法.ashx

Ｆｉｇ．５ Ｏｒｉｇｉｎａｌ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
所示的图像，其灰度级数为１４，集中分布在灰度值较 低的区域。经过直方图均衡后的图像如图６所示，其
、
图３平台直方图＋双向均衡的图像及其直方图 Ｆｉｇ．３ Ｉｍａｇｅ ａｆｔｅｒ ｐｌａｔｅａｕ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ＆ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
第３７卷第２期
红外与激光工程
２００８年４月
Ｖ－●０１＿．一３Ｉ７＿＿●Ｎｏ＿．＿●２ －＿＿●＿＿－＿－＿●＿●－＿＿＿＿●●＿＿－＿－－—＿—＿＿－—＿Ｉ－ｎ＿＿ｆ●ｒａ＿＿ｒ＿ｅ＿ｄ＿＿●ａｎ－＿ｄ＿＿Ｌｌｌａ＿ｓ－＿ｅ＿ｒ＿－●Ｅ■ｎｇ－＿ｉ＿ｎ＿＿ｅ＿ｅ－＿ｒ－ｉ＿＿ｎ＿ｇ●－●－＿－●●＿＿●－＿－■●－●＿－＿●＿＿＿－●●－●－－＿Ａ＿ｐ＿－ｒ—．！！２ｏ０＿０■８＿＿一
ｌ双平台直方图均衡
双平台直方图是对直方图的一种修正，通过选择 两个合适的平台阈值兀和瓦（其中兀＞瓦），分别作为 上限平台和下限平台，对统计直方图进行修改。如果 某一灰度级的直方图值大于上限平台阈值兀，将其直 方图值改为死，对占有较多像素的背景和噪声进行适
度抑制；如果某一灰度级直方图值小于下限平台阈值 瓦，将其直方图值改为死，对图像中占有较少像素的 目标细节进行适度放大；对于灰度级直方图值介于五
台阈值对小目标和细节进行了适当放大，从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相
对单平台直方图的均衡算法，能够增强图像整体效果，同时较好地保持了图像细节。
关键词：红外图像； 弱小目标； 图像增强； 双平台直方图均衡化
中图分类号：ＴＮ９１１．７３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００７－２２７６（２００８）０２－０３０８－０４
ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ ａｓ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｌｉｍｉｔ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｕｌｄ ｃｏｎｓｔｒａｉｎ ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ａｎｄ ｎｏｉｓｅｓ．Ｂｙ ｓｅｔｔｉｎｇ ａ
ｌｏｗｅｒ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅ ａｓ ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ｌｉｍｉｔ，ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｕｌｄ ｍａｇｎｉｆｙ ｔｈｅ ｄｉｍ－ｓｍａｌｌ ｔａｒｇｅｔｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｔａｉｌｓ ｏｆ
ｈｉｓｔｏｇｒａｍ，ｔｈｅ ｎｅｗ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｅｎｈａｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｃｏｎｔｒａｓｔ，ａｎｄ ｐｒｅｓｅｒｖｅ ｉｍａｇｅ ｄｅｔａｉｌ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ．
ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ；Ｄｉｍ－ｓｍａｌｌ ｔａｒｇｅｔ；Ｉｍａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；Ｄｏｕｂｌｅ ｐｌａｔｅａｕｓ
首先，对双直方图均衡后的灰度级数目进行统 计，令：
删舴隐。‘慧匕
（七＝ｌ，２，…，Ｌ－１）
（４）
公式（４）是对灰度范围内不为零的灰度级进行统计，得到
双平台直方图均衡后图像实际有效的灰度级数也。。
然后，对图像有效的灰度级进行重新排序，再在
整个灰度范围内进行等间距排列，变换函数为：
砧忪面Ｌ－１】
万方数据
ｔｈｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ｇｒａｙ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｗｅｒｅ ｅｑｆｉａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｅ ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
ｏｖｅｒｃａｍｅ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｗｅｒｇ
ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｓｉｎｇｌｅ ｐｌａｔｅａｕ
果，平台值为３００。从直方图上看灰度分布均匀，但是图 像灰度级数仅为６１个，同样存在较大的灰度级合并现 象，图像的许多细节和目标已经丢失；图４为文中方法 得到的结果，由于上限平台的限制，背景的过度增强被 抑制；同时，受下限平台影响，占有较少像素的灰度级 受到保护，没有被明显合并，灰度级为１３１个，分布也 比较均匀，图像的细节也得到了很好的保留。
Ｅｍａｉｌ：ｘｐｓｈａｏ＠ｘｉｄｉａｎ．ｅｄｕ．ｃｎ
万方数据
第２期
宋岩峰等：基于双平台直方图的红外图像增强算法
了合并，从而使得灰度动态范围被缩ｄ，ｔ４１。如果采用 这种方法对红外图像进行增强，就会使得占有大多数 像素的背景和噪声过度放大；相反，占有像素数较少 的目标和细节由于抑制而变得模糊甚至丢失临】。另 外，当图像灰度级数较少且分布集中在低灰度值区 域、存在大量像素灰度接近于零时，其均衡结果容易 出现“过亮”现象陋】。
ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ
０引言
红外图像区别于可见光图像的最大特点就是“高 背景、低反差”，也就是说在红外图像中背景辐射占据 了较大的图像显示动态范围，而目标占用的动态范围 很小ｕ１。对红外弱小目标图像来说，目标和细节更是淹 没在大片的背景中，给目标识别带来了很大的困难，
因此，需要对获得的红外图像进行必要的增强预处理。 直方图均衡化是最常Байду номын сангаас的图像对比度增强算法删，
ｋ
Ｆ（“）＝乞Ｈ（ｒｋ） （ｋ＝Ｏ，ｌ，…，Ｌ一１）
（２）
ｊ＝０
通过累计直方图对图像的灰度进行重新分配，得
到均衡化的灰度值Ｄ（ｒｋ）：
Ｄ（ｒｋ）＝［（Ｌ－１）Ｆ（ｒＤ／Ｆ（ｒＬ－１）Ｊ
（３）
式中：【Ｊ表示取整。
对公式（１）进行分析，当７≥＝０时，双平台直方图增强
算法演化为平台直方图均衡算法；当瓦＝庇一（哟并且Ｔ２＝ ０时，双平台直方图增强算法演化为直方图均衡算法。
Ｎｅｗ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｏｕｂｌｅ ｐｌａｔｅａｕｓ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
ＳＯＮＧ Ｙａｈ·ｆｅｎｇ，ＳＨＡＯ Ｘｉａｏ－ｐｅｎｇ，ＸＵ Ｊｕｎ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｌｌ ７１００７１．Ｃｈｉｎａ）
和瓦之间的灰度级的直方图值保持不变。即：
ｆ兀
（ｈ（ｒｋ）≥兀）
日（＾）＝｛ｈ（ｒｋ）（瓦＜＾（几）＜兀）
｝死
（ｈ（ｒｋ）≤五）
（ｋ＝Ｏ，１，…，Ｌ－１）
（１）
式中：Ｈ（ｒｋ）为图像的双平台直方图值；矗（＾）为图像的 统计直方图值；￡为图像的灰度级数。
完成统计直方图修改后，由修改后的统计直方图
得到图像的累积直方图Ｆ（攻）：
传统的直方图均衡后的结果，可以看出：图像的背景部 分由于占有绝大多数的像素而得到了增强，直方图中 这些灰度的间距较宽；占有像素较少的目标和细节部 分由于受到了抑制，灰度分布比较集中，灰度级被大量 合并，细节和目标信息被丢失，图像灰度级数仅为６１ 个；图３为原图经过平台直方图和双向均衡的结
图５原始红外图像及直方图
３１０
红外与激光工程
第３７卷
（ｋ＝ｌ，２，…，Ｌ－１）
（５）
灰度等间距均衡实际上就是把灰度等级在整个
显示范围内等间距排列，从而获得连续的红外图像，
增加图像的细节和清晰度。
３实验结果与分析
红外图像的普遍特点是灰度值较低，动态范围较 小。如图ｌ所示，直方图中原图灰度级集中分布在灰 度值较低的部分，灰度级数为１３２；图２为原图经过
该算法通过一个变换函数对输入直方图进行修正，使得 修正后的图像直方图趋于均匀，从而增大图像灰度级的 动态范围。实质上这种算法是有选择地对占有较多像素 的灰度进行了增强，扩展了这些灰度的动态范围；对占 有像素较少的灰度进行了抑制，并对一些灰度级进行
收稿日期：２００７－０６－１０； 修订日期：２００７—０７一１５ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０４０７０１２） 作者简介：宋岩峰（１９７８－），男，河南Ｚ１］峡人，硕士研究生，主要从事图像处理和光学设计方面的研究。Ｅｍａｉｌ：ｓｏｎ９１９７８１２２０＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ 导师简介：邵晓鹏（１９７３一），男，山东乳山人，副教授，博士，主要从事从事红外场景仿真、目标特性、光电图像处理与模式识别方面的研究。
针对传统直方图均衡的缺点，参考文献【７】给出 了一种改进方法——平台直方图均衡的增强算法，这 种算法通过对统计直方图设置上限平台，对图像中占 有大量像素的背景进行适度的抑制，给目标细节的提 升留出了空间。但是平台值的确定比较困难，平台值 过高则失去了对背景抑制的作用；平台值过低又会出 现图像亮度过暗和对比度不高的问题。参考文献［８】 提出了直方图双向均衡的算法，这种算法从灰度密度 和灰度间距两个方向上同时进行均衡化处理。处理后 的图像对比度和清晰度都有了很大的提高，直方图均 匀分布在整个灰度范围内，但是仍然存在背景和噪声 被过度增强的问题。参考文献［９】在上述两种改进方 法的基础上，提出了设置固定的平台阈值对图像的背 景和噪声进行适度的抑制，然后再对直方图进行双向 均衡处理的方法。实验表明：这种方法仍然存在大量 灰度级被合并、目标和细节丢失或者模糊等现象。参 考文献【１０】将图像的低频分量（占有较多像素的灰 度）和高频分量（占有较少像素的灰度）分开，对低频 分量进行直方图均衡，对高频分量进行线性加权增 强，再将二者融合，从而实现保持图像细节的图像增 强。这种方法在实现图像的增强的同时，能够有效地 实现对图像细节的保留，但是过程复杂。综合以上方 法，文中提出一种新的增强算法，通过设置两个固定 的平台阈值，其中上限阈值用来抑制背景和噪声，下 限阈值用来提升小目标的细节，对图像进行双平台直 方图均衡处理，并在此基础上对得到的图像进行灰度 间距均衡处理，从而简单有效地实现对图像的增强， 并且较好地保留了图像细节。实验表明：这种方法能 够克服直方图均衡时出现的“过亮”问题。
图４双平台直方图均衡后的图像及其直方图 Ｆｉｇ．４ Ｉｍａｇｅ ａｆｔｅｒ ｄｏｕｂｌｅ ｐｌａｔｅａｕｓ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
传统直方图均衡化存在的另外一个缺陷就是变 换后的图像容易产生“过亮”现象。如果图像中的灰度 集中分布在灰度值较低的区域，存在大量的像素灰度 接近于零，直方图均衡后的图像灰度级就会偏到高灰 度值的区域，从而造成视觉上的“过亮”现象。如图５