基于边缘增强的红外图像放大算法和装置

技术领域

本发明涉及红外图像的成像技术领域，更具体的说，特别涉及一种基于边缘增强的红外图像放大算法和装置。

背景技术

随着红外图像的应用范围不断扩大，高端显示终端设备的多样化和显示分辨率的不断提升，为了解决红外图像的大屏显示或者“全屏播放”问题，图像放大算法的研究显得尤其重要，而图像的边缘包含了图像的绝大部分信息，是在图像放大过程中影响处理效果的重要部分，也是放大过程中重点保护的对象。

但是，现有的图像放大技术不能根据不同的播放终端，对红外图像的放大进行自适应调整，从而达到快速、高效的红外图像放大效果。

因此，现有技术存在的问题，有待于进一步改进和发展。

发明内容

（一）发明目的：为解决上述现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种具有在保护边缘细节的同时，还具有良好抗锯齿效果的基于边缘增强的红外图像放大算法和装置。

（二）技术方案：为了解决上述技术问题，本技术方案提供基于边缘增强的红外图像放大算法，用于图像的放大增强，包括以下步骤，

步骤一，获取终端显示单元的显示参数，根据所述显示参数确定放大图像的基本数据；

步骤二，对输入的原始图像进行图像归一化的预处理，得到归一图像；对归一图像进行边缘检测，将其分为基础层图像和细节层图像；对归一图像进行边缘检测时包括，获取边缘位置像素点的集合；根据边缘位置像素点集合中，像素点所组成的第一封闭图形情况，生成边缘矢量图像；

步骤三，根据放大图像的基本数据，分别对细节层图像、基础层图像、边缘矢量图像进行放大，得到放大后的放大细节图像、放大基础图像和放大矢量图像；将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像；

步骤四，根据放大矢量图像中组成线的点所在位置，得到放大图像中对应第一封闭图形的像素点集合，该像素点集合使所述放大图像呈现第二封闭图形；

步骤五，根据所述第二封闭图形的像素点集合的平均值，对所述放大图像进行增强，得到目标图像。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤二中，对归一图像进行边缘检测使用自适应双边滤波的边缘检测。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，步骤二中边缘位置像素点集合所组成的第一封闭图形是指：归一图像中边缘位置像素点组成的封闭图形区域中，每个像素点RGB值与当前区域中像素点RGB值的均值作差，得到第一差值，所述第一差值的绝对值小于第一阈值的像素点所组成图像的边缘线条所形成的图形。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤二中根据像素点集合生成边缘矢量图像具体包括，每个边缘位置的像素点组成一个第一封闭图形，计算每个第一封闭图形上像素点RGB值的平均值：第一均值，并将所述第一均值与当前第一封闭图形中每个像素点RGB值作差，取其绝对值：第一绝对值，当每个第一封闭图形的第一绝对值均小于第一阈值时，则生成的边缘矢量图像正确；当任意第一封闭图形中的任意第一绝对值大于第一阈值时，则生成的边缘矢量图像错误，组成该第一封闭图形的像素点重新规划第一封闭图形，使该第一封闭图形重新规划为两个或两个以上新的第一封闭图形，进而生成边缘矢量图像。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤三中，对细节层图像进行放大具体包括：对细节层图像的边缘部分进性S型增强，并对增强后的细节层图像进行自适应图像插值填充后，得到放大后的放大细节图像；对基础层图像进行放大具体包括：对基础层图像进行平滑处理，并对平滑处理后的基础层图像进行双三次插值填充后，得到放大基础图像。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤三中采用一次加权平滑融合处理，将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤五中，根据所述放大图像中组成第二封闭图形的像素点集合的平均值：第二均值，所处第三取值区域的位置，对所述放大图像进行增强。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，第三取值区域中包括多个取值范围，每个取值范围对应有不同的增强方案。

所述基于边缘增强的红外图像放大算法，其中，所述步骤五还包括将所述目标图像在所述终端显示单元进行显示。

基于边缘增强的红外图像放大装置，用于图像的放大增强，包括显示数据获取单元、图像预处理单元、图像放大单元和图像增强单元；

所述数据获取单元获取终端显示单元的显示参数，根据所述显示参数确定放大图像的基本数据；

所述图像预处理单元对输入的原始图像进行图像归一化的预处理，得到归一图像；所述图像放大单元对归一图像进行边缘检测，将其分为基础层图像和细节层图像；所述图像放大单元对归一图像进行边缘检测时包括，获取边缘位置像素点的集合；根据边缘位置像素点集合中，像素点所组成的第一封闭图形情况，生成边缘矢量图像；

所述图像放大单元根据所述数据获取单元获取的放大图像的基本数据，分别对细节层图像、基础层图像、边缘矢量图像进行放大，得到放大后的放大细节图像、放大基础图像和放大矢量图像，并将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像；

所述图像增强单元根据所述放大矢量图像中组成线的点所在位置，得到放大图像中对应归一图像的像素点集合，该像素点集合使所述放大图像呈现第二封闭图形；

所述图像增强单元根据所述第二封闭图形的像素点集合的平均值，对所述放大图像进行增强，得到目标图像。

（三）有益效果：本发明提供基于边缘增强的红外图像放大算法和装置不仅有很好的抗锯齿效果，保护了边缘细节，同时将放大图像进行分块强化，在保证图像不失真的前提下，使放大的图像更清晰，大大改善了图像的视觉效果。

附图说明

图1是本发明基于边缘增强的红外图像放大算法步骤示意图；

图2为本发明一种灰度图像的自适应对比度增强装置的结构示意图；

图3是本发明中红外图像放大算法原始图像；

图4是本发明中红外图像放大算法放大后的放大图像；

图5是仅对原始图像采用双三次插值算法进行放大后的放大图像。

具体实施方式

下面结合优选的实施例对本发明做进一步详细说明，在以下的描述中阐述了更多的细节以便于充分理解本发明，但是，本发明显然能够以多种不同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下根据实际应用情况作类似推广、演绎，因此不应以此具体实施例的内容限制本发明的保护范围。

附图是本发明的实施例的示意图，需要注意的是，此附图仅作为示例，并非是按照等比例的条件绘制的，并且不应该以此作为对本发明的实际要求保护范围构成限制。

一种基于边缘增强的红外图像放大算法，用于对红外图像的放大增强，如图1所示，包括如下步骤：

步骤一，获取终端显示单元的显示参数，根据所述显示参数确定放大图像的基本数据；

所述显示参数包括终端显示单元的大小，终端显示单元的分辨率等。

所述基本数据包括图像的尺寸、图像的分辨率等。

步骤二，对输入的原始图像进行图像归一化的预处理：统计一帧图像的灰度范围（

并对归一图像进行边缘检测，将归一图像分为基础层图像和细节层图像；

步骤三，根据步骤一中确定的放大图像的基本数据，分别对细节层图像、基础层图像进行放大，得到放大后的放大细节图像和放大基础图像；将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像。

对细节层图像进行放大具体包括：对细节层图像的边缘部分进性S型增强，并对增强后的细节层图像进行自适应图像插值填充后，得到放大后的放大细节图像；

对基础层图像进行放大具体包括：对基础层图像进行平滑处理，并对平滑处理后的基础层图像进行双三次插值填充后，得到放大基础图像；

所述步骤二中，对归一图像进行边缘检测优选使用自适应双边滤波的边缘检测。

双边滤波（Bilateral Filters）是可以达到保持边缘的同时，还可以平滑降噪的非线性滤波器。双边滤波在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度关系，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘信息。其滤波核公式：

（1）

其中：

（3）

双边滤波是由高斯滤波再乘以一个值域滤波核系数推导而来的，引入值域滤波系数的目的是为了尽量保持边缘的梯度，是在平滑滤波和保边缘梯度上的一个折中算法，但是，这样算法的复杂度大大提高。因此，本发明步骤二使用的自适应双边滤波，是通过分析结构张量把图像分为平滑区和边缘区域，在平滑区域，加重定义域核函数（高斯滤波）的权重，只考虑平滑去噪即可；在边缘区域首先要考虑加重值域滤波核的权重，根据边缘梯度的大小设置核函数的系数，进行双边滤波处理提取目标边缘信息。

所述步骤三中，对细节层图像的边缘部分进性S型增强具体包括，

利用如下公式（4）进行边缘增强，

（4）

其中

（5）

利用公式计算像素所有邻域的

（6）/>

所述步骤三中，对增强后的细节层图像进行自适应图像插值填充具体包括，

对增强后的细节层图像进行插值填充放大处理，对于图像的边缘区域细节层我们采用一种基于协方差相似性的局部自适应图像插值方法，此方法有效地保持了图像的边缘区域。其基本思想是依据几何对偶性，用低分辨率图像协方差估计高分辨率图像协方差，调整插值系数对图像的各个区域进行插值。插值函数为：

（7）

其中，

对于图像的平滑区域本发明采用理想插值函数

为了保证插值完成后边缘区域和平滑区域的平滑过渡，要先对边缘区域进行协方差相似性的局部自适应图像插值填充，再进行步骤三：对基础层图像进行平滑区域的平滑过渡后，再做平滑区域的插值填充。

所述步骤三中采用一次加权平滑融合处理，将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像。

所述步骤二中对归一图像进行边缘检测时还包括，获取边缘位置像素点的集合，读取每个边缘位置像素点的RGB值；根据边缘位置像素点集合中，像素点所组成的第一封闭图形情况，生成边缘矢量图像。

边缘位置的像素点集合所组成的第一封闭图形是指：归一图像中边缘位置像素点组成的封闭图形区域中，每个像素点RGB值与当前区域中像素点RGB值的均值作差，得到第一差值，所述第一差值的绝对值小于第一阈值的像素点所组成图像的边缘线条图形。

根据像素点集合生成边缘矢量图像具体包括，每个边缘位置的像素点组成一个第一封闭图形，计算每个第一封闭图形上像素点RGB值的平均值：第一均值，并将所述第一均值与当前第一封闭图形中每个像素点RGB值作差，取其绝对值：第一绝对值，当每个第一封闭图形的第一绝对值均小于第一阈值时，则生成的边缘矢量图像正确；当任意第一封闭图形的第一绝对值大于第一阈值时，则生成的边缘矢量图像错误，组成该第一封闭图形的像素点重新规划第一封闭图形，使该第一封闭图形重新规划为两个或两个以上新的第一封闭图形，进而生成边缘矢量图像。

所述步骤三还包括，根据放大图像的基本数据放大所述边缘矢量图像，得到放大矢量图像。

基于边缘增强的红外图像放大算法还包括，

步骤四，根据所述放大矢量图像中组成线的点所在位置，对应所述放大中的像素点，得到放大图像中对应归一图像的像素点集合。该像素点集合使所述放大图像呈现与归一图像边缘位置像素点集合形成的第一封闭图形对应的第二封闭图形。

步骤五，根据所述放大图像中组成第二封闭图形的像素点集合的平均值：第二均值，所处第三取值区域的位置，对所述放大图像进行增强，得到目标图像；并将所述目标图像在所述终端显示单元进行显示。

第三取值区域中包括多个取值范围，每个取值范围对应有不同的增强方案，例如：

第三取值区域中包括，第一区域【0，50】，当第二均值处于第一区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值减去当前像素点RGB值的百分之十；第二区域【51，100】，当第二均值处于第二区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值减去当前像素点RGB值的百分之五；第三区域【101，150】，当第二均值处于第三区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值保持不变；第四区域【151，200】，当第二均值处于第四区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值加上当前像素点RGB值的百分之十；第五区域【201，250】，当第二均值处于第五区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值加上当前像素点RGB值的百分之一；第六区域【251，254】，当第二均值处于第五区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值加上当前像素点RGB值的百分之五；第七区域（244，255】，当第二均值处于第七区域时，该第二封闭图形对应放大图像中的像素点的RGB值加上当前像素点RGB值保持不变。其中，在对放大图像中像素点的RGB值进行增强修改时，减去/增加的数值均取整数。

第三取值区域中每个取值范围，以及对应的增强方案可以根据所述终端显示单元的参数或原始图像进行预设置，并且第三取值区域中每个取值范围划定的范围越小越好。

所述第一阈值为预设值，所述第三取值区域为预设取值区域。

基于边缘增强的红外图像放大装置，用于红外图像的放大增强，如图2所示，包括显示数据获取单元、图像预处理单元、图像放大单元和图像增强单元；

所述数据获取单元获取终端显示单元的显示参数，根据所述显示参数确定放大图像的基本数据；

所述图像预处理单元对输入的原始图像进行图像归一化的预处理，得到归一图像；

所述图像放大单元对归一图像进行边缘检测，将其分为基础层图像和细节层图像；所述图像放大单元对归一图像进行边缘检测时还包括，获取边缘位置像素点的集合；根据边缘位置像素点集合中，像素点所组成的第一封闭图形情况，生成边缘矢量图像；

所述图像放大单元根据所述数据获取单元获取的放大图像的基本数据，分别对细节层图像、基础层图像、边缘矢量图像进行放大，得到放大后的放大细节图像、放大基础图像和放大矢量图像，并将放大细节图像和放大基础图像进行融合，得到放大图像；

所述图像增强单元根据所述放大矢量图像中组成线的点所在位置，得到放大图像中对应归一图像的像素点集合，该像素点集合使所述放大图像呈现第二封闭图形；

所述图像增强单元根据所述第二封闭图形的像素点集合的平均值，对所述放大图像进行增强，得到目标图像；

基于边缘增强的红外图像放大装置还包括显示输出单元，所述显示输出单元将所述目标图像在所述终端显示单元进行显示。

基于边缘增强的红外图像放大算法和装置也可以对可见光进行放大增强，这里不做具体限制。

基于边缘增强的红外图像放大算法和装置通过边缘检测、边缘增强使得图像放大过程中更好的保护了边缘细节信息，并且对得到的放大图像进行进一步增强，在保证目标图像与拍摄目标一致的前提下，更清晰的展示/还原了拍摄目标。

以上内容是对本发明创造的优选的实施例的说明，可以帮助本领域技术人员更充分地理解本发明创造的技术方案。但是，这些实施例仅仅是举例说明，不能认定本发明创造的具体实施方式仅限于这些实施例的说明。对本发明创造所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干简单推演和变换，都应当视为属于本发明创造的保护范围。