自适应空频域红外图像增强算法研究

摘要：热红外图像是一种非接触式的可视化探测方法，具有探测范围大、信息损耗小等优点，具有可视光图像所不具有的优点，在野生动物探测、公共安全等领域都有应用。但是由于景物热平衡、传输距离和大气衰减等原因，造成热红外图像空间相关性强、对比度低、视觉效果模糊，极大干扰了图像中有效信息的获取。因此，提出采用自适应空域-频域算法对室内、室外两种类别的红外图像进行增强，有效地把模糊红外图像清晰化，改善视觉效果，为后续理解红外图像内容奠定基础。实验结果表明，所用方法具有较好的效果。

关键词：红外图像;增强;空域;频域;自适应

中图分类号：TP391.4      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）26-0001-03

随着红外摄像机、红外测温仪、红外热像仪渐渐进入公共场所中，将大幅度带动熟知的光学产业的发展，行业需求使得相关的红外图像增强技术也亟须加强与改进。同时，万物互联成为未来的趋势，红外摄像机在人类不可抵达的领域将替代人类的眼睛，观测到很多人类不可见的红外图像。因此，对于获取红外图像的理解是必不可少的，由此必然会应用到各种红外图像增强的算法。本文采用自适应空域-频域算法对室内、室外两种类别的红外图像进行增强，对红外图像提质，并且自适应地匹配最合适的增强算法，具有重要的现实意义和理论指导价值。

1  相关研究

20世纪90年代以后，人类生活和社会发展的各个方面都开始用上了图像增强技术。例如：在计算机领域中，程序员编写程序用于增强图像的对比度或将亮度编码成颜色，以便解释工业、医学和生物科学领域中使用的X射线和其他图像;在地理学领域中，使用了相应的技术来研究航空和卫星图像中污染模式;在考古学领域中，图像处理方法已经成功地应用于模糊图像的恢复。直方图均衡化成为当时最常用的图像增强方法。

1997年，科学家Kim提出一些新观点，如果要将图像增强技术应用到数码相机等电子产品中，算法必须保持图像的亮度特性。Kim提出了一种直方图均衡化算法（ Bi-Histogram Equalization） 来保持亮度特性。这个改进算法提出后，引起了一定的轰动，众多学者开始关注这个图像增强的新技术。

1999年，科学家Wan等人，提出了一种新算法——二维子图的直方图均衡化算法。紧随其后，Chen和Ramli也相继提出了最新研究出的一系列算法——最小均方误差双直方图均衡化算法（MMBEBHE） 。为了实现在处理过程中，保存图像的亮度特性，局部增强处理技术里的新算法应运而生。例如递归平均分层均衡（rmshe） 、递归子图均衡（rsihe） 、动态直方图均衡（DHE） 、动态直方图均衡（bpdhe） 、多层直方图均衡化（MHE） 等。

在2018年发表的学术研究和技术应用文献中，有239篇的文献是关于红外图像增强的，比以往的数量多了不少，而且当年很有热度。在2019年发表的学术研究和技术应用文献中，有169篇是和红外图像增强有关的文献，红外图像的热度和影响力也是日益增长[6-10]。

相关学者发布了相关学术文章，例如基于小波变换与像元对目标的短波红外图像增强算法、基于粒子群优化的红外图像增强方法，都进一步深入研究了有关红外图像增强的知识[1]。

热红外图像增强算法包括两大类：空间域算法和频率域算法，其内容如图1所示。

2  基于自适应空域-频域的红外图像增强算法

1） 直方图均衡化方法，是空域滤波算法里的一种方法。首先，将红外图像转变成灰度图像，在处理过后的图像中可以直接查看每种灰度级出现的频率，了解图像的灰度分布。其次，根据输入图像的灰度概率分布来确定其对应的输出灰度值，通过扩展图像的动态范围达到提升图像对比度的目的，实现将图像的有效灰阶映射到图像显示灰阶范围[2-3]。

2） 线性滤波方法，对原热红外图像的每个像素周围一定范围内的像素进行加权运算，本文采用3*3模板，消除图像中的噪声成分。

3） 低通滤波是将频域图像中的高频部分滤除而通过低频部分。图像的边缘和噪声对应于频域图像中的高频部分，而低通滤波的作用即是减弱这部分的能量，从而达到图像平滑去噪的目的。巴特沃斯（Butterworth） 低通滤波器，可对受噪声干扰的图像进行平滑处理。巴特沃斯滤波器对应的转移函数是：

H（u，v）=1/（1+（D（u，v）/D0）²ⁿ）  （1）

式中：[D（u，v）]表示频域点[（u，v）]到频域图像原点的距离，称为截止频率，当[D（u，v）=D0]时，[H（u，v）=0.5]，即对应的频域能量将为原来的一半。设置合适的截止频率，热红外图像频率在截止频率以上的信息被阻挡，在范围之内才予以通过，达到平滑目的。

4）高斯滤波器，是一种基于加权平均的平滑线性滤波器，能够使热红外图像更加平滑，以克服热红外图像中噪声对后续边缘检测造成的突变[4-5]。

本文基于上述空域、频域方法，提出一种自适应空域-频域算法，根据热红外图像采集环境，对热红外图像进行增强，改善提质，具体方法流程图2所示。

3  实验及分析

1） 直方图均衡化

对室外停车场、室内人员的红外图像分别进行直方图均衡化，结果如图3所示。

由图3可以看出，室外小区停车场的红外图像经过处理后，直方图分布均衡，画面更清晰，人影、车身以及小区楼房的结构都能看清楚，比原始图像更易观察，有效信息得到增强，视觉效果不错;室内人员的红外图像经过处理后整体风格改变了，但是效果不如室外好，整体并没有原始图像来得清晰，由此可见，直方图均衡化更适合室外拍摄的红外图像。

直方图均衡化通过把图像的像素点分布均衡，使图像的整体效果更平滑柔和，可以依据规定好的要求进行调整，有目的地增强图像中的部分信息。

2） 线性空域滤波

线性空域滤波对图像像素灰度值进行加和处理简单运算，从而改善图像效果。室内和室外的红外图像经过线性空域滤波，效果如图4所示。

线性空域滤波通过加椒盐噪声给红外图像进行过滤，处理后的图像比原始图像更平滑，比灰度图像颜色更浅，整体效果更均衡，图像处理结果较好，因此，线性空域滤波均适用室外与室内的红外图像。

3） Butterworth低通滤波器

频域里面大致分为低通和高通两类，低通滤波器主要是起到平滑的作用，使图像整体更加明显;高通滤波器主要是起到锐化的作用，突出图像边界或者部分信息，增强部分信息而不是整体信息。

实验中，需要对截止频率D0和n的取值进行组合。本次实验中，D0选取100、120、140、160、180、200等离散值;n取5、6、7、8等离散值，找到最佳的D0与n的取值组合，实验结果如图5所示。

该算法和理想低通滤波器的效果几乎没有差别，设置相同的截止频率，室外停车场红外图像在处理后更清晰明了，室内人员红外图像的相关细节却被模糊了，效果变差，因此，可以采用Butterworth低通滤波器来处理室外的相关图像。

4） Gussian滤波器

高斯滤波器是特定的平滑线性滤波器，主要功能可以降低图像灰度的“尖锐”性。通过改变D0和n的数值，对截止频率D0和n的取值进行组合。对室内人员红外图像和室外停车场红外图像处理后如图6所示。

由于该滤波器是高通滤波器，对低频有截止作用，从室内、室外红外图像处理结果来看，效果不显著，但是比原图像更突出明显，其中不乏原始两张图片本身存在差异的原因，因此高斯滤波对室内、室外红外图像都可以采用。

4 结束语

本文选择了室内与室外两种具有代表性的红外图像，对最适用的图像增强算法进行比较和总结。通过在实验过程中的不断调试，可以发现，在一定程度上，室外拍摄的红外图像，直方图均衡化的效果是最好的，线性空域滤波次之;在公共场合、室内、人员密集的地方拍摄的红外图像，线性空域滤波、高斯滤波器效果很好，巴特沃斯低通滤波器效果次之。本文基于上述空域、频域方法，提出了一种自适应空域-频域算法，根据热红外图像采集环境，能够对热红外图像进行增强，可以改善提质。

参考文献：

[1] 韩超，王小妮.基于MATLAB的红外/射线图像增强方法研究[J].红外，2008，29（2）：1-4.

[2] 顾建雄，刘振来，张志荣.一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术[J].河西学院学报，2011，27（5）：66-71.

[3] 焦洋.基于MATLAB的红外图像增强技术研究与应用[D].沈阳：东北大学，2008.

[4] 刘湜.近红外图像增强算法研究[D].济南：山东大学，2018.

[5] 郭中原.红外图像细节增强方法研究[D].重庆：重庆邮电大学，2017.

[6] Branchitta F.New technique for the visualization of high dynamic range infrared images[J].Optical Engineering，2009，48（9）：096401.

[7] Durand F，Dorsey J.Fast bilateral filtering for the display of high-dynamic-range images[J].Proceedings of the 29th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques，SIGGRAPH '02，2002：257-266.

[8] Zuo C，Chen Q，Liu N，et al.Display and detail enhancement for high-dynamic-range infrared images[J].Optical Engineering，2011，50（12）：127401-1.

[9] Liu N，Zhao D X.Detail enhancement for high-dynamic-range infrared images based on guided image filter[J].Infrared Physics and Technology，2014，67：138-147.

[10] jun W Z，yi L Y，zhi J S，et al.An improved algorithm for adaptive infrared image enhancement based on guided filtering[J].Spectroscopy and Spectral Analysis，2020，40（11）：3463-3467.

【通联编辑：唐一东】

收稿日期：2022-02-08

基金项目：国家自然科学基金资助项目（61802107） ;河北省重点研发计划资助项目（21350101D）

作者简介：白梅娟（1990—） ， 女， 河北邯郸人，实验师，硕士，主要研究方向为智能信息处理和人工智能;杨京雷，工程师，本科;付高阳，副高级工程师，本科;王杨洋，河北工程大学学生，硕士;查祖福水，学生，硕士;侯帅，副教授，博士。