一種基于HSI空間的紅外測量圖像偽彩色編碼方法?

李曉冰

(中國人民解放軍92941部隊96分隊,遼寧葫蘆島 125000）

由于紅外傳感器在光電經緯儀中的廣泛應用,使目標的紅外測量圖像一般達到14位記錄,其圖像灰度達到214級,然而,人眼對灰度圖像只能區分出數10種不同的灰度級,因此,制約了對測量圖像的處理.但是,人眼對彩色的分辨率可達數百種甚至上千種,說明人眼對彩色的變化遠比灰度的變化敏感[1],因而對灰度圖像進行偽彩色變換是一種非常有效的圖像增強技術[2].偽彩色變換中,基于HSI空間的偽彩色編碼[3],由于算法簡單、易于實現,得到廣泛應用.但是,目前HSI空間偽彩色變換大多數都是圍繞灰度分布范圍進行線性編碼,沒有考慮到圖像灰度像素的實際分布.而一般測量圖像的分布都是極不均勻的,直接進行均勻灰度編碼往往導致數量分布較少的像素占據較多的灰度級范圍,而數量分布較多的像素占據較少的灰度級范圍,造成圖像色彩分布不均衡,圖像細節損失較大.當然,文獻[4,5]也提出了一種利用圖像中最高灰度級和具有像素數最多的灰度級進行編碼的方法,但是,由于圖像噪聲的問題,此方法對于直方圖分布不均勻的圖像效果并不好.

基于以上原因,本文將灰度閾值分割理論應用到HSI空間編碼中,對目標區域和背景區域分別進行編碼,從而提出了一種基于HSI空間的紅外測量圖像偽彩色編碼方法.

1 傳統HSI偽彩色編碼在紅外測量圖像中的局限性

物體的顏色可用色調、色飽和度及亮度來描述,即HSI,其中 H為色調,描述純色屬性;S為色飽和度,描述純色被白光稀釋的程度;I為亮度.目前較為通用的HSI空間偽彩色變換是基于直方圖的方式[6],灰度圖像直方圖如圖1所示,gi表示輸入圖像灰度級,gm表示輸入圖像的最高灰度級,g′表示圖像最多像素對應的灰度級.

對于具有 256級灰度的灰度圖像來說,任意空間(x,y)處的灰度值可以用 f(x,y)來表示,其中 0≤f(x,y)≤255.為了使偽彩色圖像的亮度和灰度圖像的灰度具有一致性,一般令

為了使不同的灰度對應不同的顏色,一般色調的經典做法為

這樣,偽彩色的色調變化與灰度圖像灰度分布相對應.式(2)中的系數是為了保證灰度級 f(x,y)在 0～255的范圍內變化時,使 H值在0～2π的范圍內變化.從式(2)可以看出:色調只是按灰度均勻分布的情況進行變換的,并與像素分布無關,當然,某些文獻[3-5]采用統計灰度最大值和最小值的方法,即

圖1 直方圖F ig.1 Histogram

為了使偽彩色變換后圖像亮度和灰度圖像亮度具有一致性,令

從式(4)可以看出:雖然可以限制灰度的整體變換范圍,但是,對于范圍內的灰度斷點卻無能為力,更談不上將所有像素的灰度分布范圍信息加以利用的程度上了.這樣,對于灰度往往偏向一邊,而且對于灰度分布范圍內存在較大區域斷點的紅外測量圖像,往往造成偽彩圖像目標區域僅僅包含一種或有限的幾種顏色,導致其處理的目標偽彩圖像細節分辨效果還不如原始灰度圖像,因此,傳統HSI偽彩色編碼對于測量圖像存在著較大的局限性.

2 改進的紅外測量圖像HSI偽彩色編碼

2.1 測量圖像的自適應分割

一般HSI偽彩色編碼不能適應測量圖像的主要原因是:編碼方式按固定灰度變化,即使采用直方圖信息,也僅僅利用了最多像素的灰度級和不同灰度級像素數分布信息.但是,由于測量圖像一般目標所占像素數較少,自然目標區域所分的偽彩顏色數就更少了.基于紅外測量圖像的以上特性,本文首先對紅外測量圖像進行閾值分割,求取閾值,將圖像分割為目標和背景兩部分,雖然目前的分割方法還不能實現完全準確的目標分割,但是,其實際分割值往往在理想分割閾值附近.

本文采用最大類間方差算法[7]計算圖像的二值化閾值 T,它是由Otsu在1979年提出的一種受到廣泛關注的閾值選取方法.基本思路是:選取最佳閾值,使得不同類間的分離性最好.該判決準則是基于灰度直方圖的一階統計特性,運算速度快.

按照最大類間方差準則,從1～L改變k,并計算類間方差 σ2,使式(7)最大的k即是紅外測量圖像偽彩色變換閾值 T.

2.2 偽彩色的色彩分布

由于紅外測量圖像主要是對測量目標進行處理,對背景內容的關心程度并不大,因此,在分配中可使目標區域的偽彩色密度大于背景區域.考慮到偽彩圖像的人眼特性,進行偽彩色變換時將灰度級低的區域設置在藍色附近,灰度級高的區域設置在紅色附近,因為在紅外測量圖像中,灰度值越大其對應的溫度也就越高,采用紅色有使人發熱高溫的感覺,相反,在灰度值較低的區域采用藍色為主色調.因此,本文將目標區域確定在黃色、紅色和品紅色區域,即暖色區域.將背景區域確定在藍色、青色和綠色區域,即冷色區域.因為一般目標區域所占像素數較少,自然,分配后目標區域的色彩數大于背景區域,實現了增強目標區域的目的.

2.3 偽彩色的彩色編碼

從HSI模型的橫截面上可以看出:顏色按紅、黃、綠、藍順序進行變換,以紅色為變換起點.為了符合本文的色彩編碼方式,本文將藍色作為變換起點,按照由冷色向暖色過渡的方向變換,變換順序為藍、綠、黃、紅.則編碼方式如下

從上面的編碼過程中可以看出,對任意一個灰度級 f(x,y)來說,它對應于唯一一種顏色.色調分布以閾值 T為界,分為兩個部分,小于 T的為背景部分,從藍到綠;大于灰度 T的為目標部分,從黃到品紅.飽和度和亮度也遵循以閾值 T進行劃分的原則,并且都是以閾值 T處為最大值.因為,對于測量圖像來說,無論是目標定位還是目標跟蹤,其目標邊緣都是最重要的,因此,閾值處的灰度是變換的重點.

3 實驗結果與分析

采用一幀紅外火焰的8位灰度圖像進行實驗,圖2為原始圖像,圖3為標準HSI偽彩色編碼結果,圖4為本文算法偽彩色編碼結果.

從圖3(a)的標準HSI偽彩色編碼結果圖像中可以看到:其色彩內部無變化趨勢,色彩銜接處沒有過度,圖像細節損失嚴重.這也可以從圖3(b)、圖3(c)和圖3(d)的色度、飽和度及亮度圖像中看出,因此,標準HSI偽彩色編碼并不適合紅外測量圖像.

從圖4(a)的本文算法偽彩色編碼結果圖像中可以看到:色彩變化豐富,幾乎包含整個色彩變換區域,能夠清晰地變換出被測對象灰度變化的層次,符合被測對象溫度的變換趨勢.尤其是圖2中心區域在灰度圖像中僅僅表現為白色,但在圖4(a)的偽彩色圖像中可把白色邊界區域細微的灰度變化體現出來.另外,從圖4(b)的色度圖像中也可以看到:其色調分布完全符合圖2原始圖像的灰度分布,反映了原始圖像的細節信息,圖4(c)和圖4(d)的飽和度及亮度圖像,變換趨勢均勻,兼顧到目標和背景的所有區域,明顯效果好于圖3的標準HSI偽彩色編碼結果.

圖3 標準 HSI偽彩色圖像F ig.3 Pseudo-color image of standard H IS coding

圖2 原始圖像Fig.2 Origrinal image

圖4 本文算法偽彩色圖像F ig.4 Pseudo-color image of th is paper coding

實驗證明:本方法所得到的偽彩色圖像包含顏色豐富,符合實際溫度由低向高變化的趨勢.對比度明顯提高,增強了圖像的視覺效果.

4 結 論

本文提出的基于紅外測量圖像的HSI空間偽彩色編碼方法,解決了傳統偽彩色編碼中由于紅外測量圖像灰度分布不均衡,導致彩色數偏少的問題.其采用的自適應閾值技術,可適應于任何灰度不均衡的偽彩色圖像,得到的偽彩色圖像目標邊緣色彩比較豐富,有利于目標的識別.因此,對于目標所占像素數較少的圖像,其背景色彩有所減弱,但這對于測量圖像的處理已經無關緊要了.

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