基于灰度冗余的红外图像实时均衡技术

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第5期激光与红外V01．36．No．52006年5月LASER＆INFRAREDMay，2006文章编号：1001-5078(2006)05-0409-04基于灰度冗余的红外图像实时均衡技术李怀琼，陈钱，隋修宝，刘强(南京理工大学电光学院441教研室。江苏南京210094)摘要：文章提出一种新型的基于灰度冗余的红外图像实时均衡算法，通过图像灰度直方图的统计，将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩，将灰度分布很少的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级，然后将有效图像灰度级进

2、行等间距排列，最后完成排列后的直方图映射。该算法在压缩灰度冗余的同时，进行直方图的实时无损均衡，提高了图像质量，并实现实时处理，避免了常规直方图均衡带来的灰度断层现象。该算法在红外热像仪的应用中取得了较好效果。关键词：直方图均衡；图像增强；灰度冗余；实时处理；红外图像中图分类号：TP751文献标识码：AInfraredImageReal-timeEqualizationAlgorithmBasedonGray-levelRedundancyLIHuai’qiong，CHENQian，SUIXiu—bao，LIUQiang．(

3、441ResearchInstitude，NanjingUniversityofScience＆Technology，Nanjing210094，China)Abstract：Basedongray-levelredundancy，anewreal-timeequalizationalgorithmforinfraredimageenhancingispro-posed．Thegaylevelswhichoccupiednopixelwerecompressedcompletelythroughstatisticofimag

4、egrayhistogram．Thegraylevelswhichoccupiedfewpixelsweremappedtothenearestgrayleve1．Then，thegray-levelsarearrangedinequaldistance．Thegray-levelredundancyiscompressedthroughthisalgorithm．atthesametimereal-timeequaliza-tionwithnolosingisperformed．Thisapproachovercomest

5、hedrawbackofgray-leveltruncationinhistogramequaliza-tion．Applicationininfraredimangsystemshowsgoodresult．Keywords：histogramequalization；imageenhancement；grayredundance；real-timeprocessing；infraredimage1引言像增强经典算法，会造成明显的灰度断层。基于灰目前，已有的红外图像增强的算法很多，还有一度冗余的实时均衡算法在保证足够高的分

6、辨率情况些新的算法模型在提出，但是，已实际运用在红外热下，采样足够宽的温度范围，以便最大限度地显示外像仪中的图像增强算法并不多，主要是因为复杂的界场景信息，然后将个数小于阈值的灰度全部映射算法在硬件上不易实现，无法实现实时处理，简单的到前面最近的大于阈值的灰度级，然后等距排列，这单一算法效果又不好。因此，本文从实际应用出发，样实现了冗余灰度的压缩，一方面由于动态范围增针对图像增强算法要在硬件上能实现，且要有较好宽，显示输出的图像能够看到外界场景中更多的细视觉效果的要求，提出了一个新的算法：基于灰度冗节，可以轻易地捕获所关心的

7、目标；另一方面由于使余的红外图像实时均衡算法。该算法通过分析红外图像的具体表现特征，即灰度值动态范围窄、红外图作者简介：李怀琼(1965一)。女，博士，主要从事红外图像处理和红外成像技术研究。E-mail：lihuaiqiong@163．o0m像对比度低等，提出如果采用直接灰度均衡这种图收稿日期：2005-09—16维普资讯http://www.cqvip.com410激光与红外第36卷用了灰度变换，在新生成的图像中，灰度分布在256度级具有均匀密度的图像，在增强意义上，这意味着级中，图像同时实现了灰度的自动调整，具有较好的

8、均衡化图像的动态范围的增加，由于含有像素多的亮度和对比度，特别是均衡前图像占有灰度小于灰度级别的间隔被拉大了，原来灰度不同的像素经256级时，这种调整效果更好。处理后可能变为相同，形成了一片的相同灰度的区2直方图均衡算法的图像增强原理域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓，，直方图均