白梅娟,楊京雷,付高陽,王楊洋,查祖福水,侯帥
(1.河北工程大學,河北邯鄲 056038;2.中華通信系統有限責任公司,河北石家莊 050200;3.邯鄲市生態環境局環境保護督查中心,河北邯鄲 056038)
隨著紅外攝像機、紅外測溫儀、紅外熱像儀漸漸進入公共場所中,將大幅度帶動熟知的光學產業的發展,行業需求使得相關的紅外圖像增強技術也亟須加強與改進。同時,萬物互聯成為未來的趨勢,紅外攝像機在人類不可抵達的領域將替代人類的眼睛,觀測到很多人類不可見的紅外圖像。因此,對于獲取紅外圖像的理解是必不可少的,由此必然會應用到各種紅外圖像增強的算法。本文采用自適應空域-頻域算法對室內、室外兩種類別的紅外圖像進行增強,對紅外圖像提質,并且自適應地匹配最合適的增強算法,具有重要的現實意義和理論指導價值。
20世紀90年代以后,人類生活和社會發展的各個方面都開始用上了圖像增強技術。例如:在計算機領域中,程序員編寫程序用于增強圖像的對比度或將亮度編碼成顏色,以便解釋工業、醫學和生物科學領域中使用的X射線和其他圖像;在地理學領域中,使用了相應的技術來研究航空和衛星圖像中污染模式;在考古學領域中,圖像處理方法已經成功地應用于模糊圖像的恢復。直方圖均衡化成為當時最常用的圖像增強方法。
1997年,科學家Kim提出一些新觀點,如果要將圖像增強技術應用到數碼相機等電子產品中,算法必須保持圖像的亮度特性。Kim提出了一種直方圖均衡化算法(Bi-Histogram Equalization)來保持亮度特性。這個改進算法提出后,引起了一定的轟動,眾多學者開始關注這個圖像增強的新技術。
1999年,科學家Wan等人,提出了一種新算法——二維子圖的直方圖均衡化算法。緊隨其后,Chen和Ramli也相繼提出了最新研究出的一系列算法——最小均方誤差雙直方圖均衡化算法(MMBEBHE)。為了實現在處理過程中,保存圖像的亮度特性,局部增強處理技術里的新算法應運而生。例如遞歸平均分層均衡(rmshe)、遞歸子圖均衡(rsihe)、動態直方圖均衡(DHE)、動態直方圖均衡(bpdhe)、多層直方圖均衡化(MHE)等。
在2018年發表的學術研究和技術應用文獻中,有239篇的文獻是關于紅外圖像增強的,比以往的數量多了不少,而且當年很有熱度。在2019年發表的學術研究和技術應用文獻中,有169篇是和紅外圖像增強有關的文獻,紅外圖像的熱度和影響力也是日益增長[6-10]。
相關學者發布了相關學術文章,例如基于小波變換與像元對目標的短波紅外圖像增強算法、基于粒子群優化的紅外圖像增強方法,都進一步深入研究了有關紅外圖像增強的知識[1]。
熱紅外圖像增強算法包括兩大類:空間域算法和頻率域算法,其內容如圖1所示。
1)直方圖均衡化方法,是空域濾波算法里的一種方法。首先,將紅外圖像轉變成灰度圖像,在處理過后的圖像中可以直接查看每種灰度級出現的頻率,了解圖像的灰度分布。其次,根據輸入圖像的灰度概率分布來確定其對應的輸出灰度值,通過擴展圖像的動態范圍達到提升圖像對比度的目的,實現將圖像的有效灰階映射到圖像顯示灰階范圍[2-3]。
2)線性濾波方法,對原熱紅外圖像的每個像素周圍一定范圍內的像素進行加權運算,本文采用3*3模板,消除圖像中的噪聲成分。
3)低通濾波是將頻域圖像中的高頻部分濾除而通過低頻部分。圖像的邊緣和噪聲對應于頻域圖像中的高頻部分,而低通濾波的作用即是減弱這部分的能量,從而達到圖像平滑去噪的目的。巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器,可對受噪聲干擾的圖像進行平滑處理。巴特沃斯濾波器對應的轉移函數是:

式中:D(u,v)表示頻域點(u,v)到頻域圖像原點的距離,稱為截止頻率,當D(u,v)=D0時,H(u,v)=0.5,即對應的頻域能量將為原來的一半。設置合適的截止頻率,熱紅外圖像頻率在截止頻率以上的信息被阻擋,在范圍之內才予以通過,達到平滑目的。
4)高斯濾波器,是一種基于加權平均的平滑線性濾波器,能夠使熱紅外圖像更加平滑,以克服熱紅外圖像中噪聲對后續邊緣檢測造成的突變[4-5]。
本文基于上述空域、頻域方法,提出一種自適應空域-頻域算法,根據熱紅外圖像采集環境,對熱紅外圖像進行增強,改善提質,具體方法流程圖2所示。

圖2 自適應空域-頻域紅外圖像增強算法流程圖
1)直方圖均衡化
對室外停車場、室內人員的紅外圖像分別進行直方圖均衡化,結果如圖3所示。
由圖3可以看出,室外小區停車場的紅外圖像經過處理后,直方圖分布均衡,畫面更清晰,人影、車身以及小區樓房的結構都能看清楚,比原始圖像更易觀察,有效信息得到增強,視覺效果不錯;室內人員的紅外圖像經過處理后整體風格改變了,但是效果不如室外好,整體并沒有原始圖像來得清晰,由此可見,直方圖均衡化更適合室外拍攝的紅外圖像。

圖3 室內外紅外圖像直方圖均衡化
直方圖均衡化通過把圖像的像素點分布均衡,使圖像的整體效果更平滑柔和,可以依據規定好的要求進行調整,有目的地增強圖像中的部分信息。
2)線性空域濾波
線性空域濾波對圖像像素灰度值進行加和處理簡單運算,從而改善圖像效果。室內和室外的紅外圖像經過線性空域濾波,效果如圖4所示。

圖4 室內外紅外圖像線性空域濾波
線性空域濾波通過加椒鹽噪聲給紅外圖像進行過濾,處理后的圖像比原始圖像更平滑,比灰度圖像顏色更淺,整體效果更均衡,圖像處理結果較好,因此,線性空域濾波均適用室外與室內的紅外圖像。
3)Butterworth低通濾波器
頻域里面大致分為低通和高通兩類,低通濾波器主要是起到平滑的作用,使圖像整體更加明顯;高通濾波器主要是起到銳化的作用,突出圖像邊界或者部分信息,增強部分信息而不是整體信息。
實驗中,需要對截止頻率D0和n的取值進行組合。本次實驗中,D0選取100、120、140、160、180、200等離散值;n取5、6、7、8等離散值,找到最佳的D0與n的取值組合,實驗結果如圖5所示。

圖5 室內外紅外圖像Butterworth濾波
該算法和理想低通濾波器的效果幾乎沒有差別,設置相同的截止頻率,室外停車場紅外圖像在處理后更清晰明了,室內人員紅外圖像的相關細節卻被模糊了,效果變差,因此,可以采用Butterworth低通濾波器來處理室外的相關圖像。
4)Gussian濾波器
高斯濾波器是特定的平滑線性濾波器,主要功能可以降低圖像灰度的“尖銳”性。通過改變D0和n的數值,對截止頻率D0和n的取值進行組合。對室內人員紅外圖像和室外停車場紅外圖像處理后如圖6所示。

圖6 室內外紅外圖像高斯濾波
由于該濾波器是高通濾波器,對低頻有截止作用,從室內、室外紅外圖像處理結果來看,效果不顯著,但是比原圖像更突出明顯,其中不乏原始兩張圖片本身存在差異的原因,因此高斯濾波對室內、室外紅外圖像都可以采用。
本文選擇了室內與室外兩種具有代表性的紅外圖像,對最適用的圖像增強算法進行比較和總結。通過在實驗過程中的不斷調試,可以發現,在一定程度上,室外拍攝的紅外圖像,直方圖均衡化的效果是最好的,線性空域濾波次之;在公共場合、室內、人員密集的地方拍攝的紅外圖像,線性空域濾波、高斯濾波器效果很好,巴特沃斯低通濾波器效果次之。本文基于上述空域、頻域方法,提出了一種自適應空域-頻域算法,根據熱紅外圖像采集環境,能夠對熱紅外圖像進行增強,可以改善提質。