防偽處理中的紅外圖像增強技術

郝麗波，魏夢珂，劉立強,饒家興

（北方工業大學電子信息工程學院，北京 100144）

防偽處理中的紅外圖像增強技術

郝麗波，魏夢珂，劉立強,饒家興

（北方工業大學電子信息工程學院，北京 100144）

某些特殊涂料可以允許特定波段的紅外光透過，而阻止可見光透過，因此可以利用這個特點，用紅外成像來檢測和判斷以實現防偽防篡改的目的。由于從紅外攝像機中提取到的圖像在轉換成灰度圖像后存在噪聲、邊緣模糊等缺陷，需進行圖像增強才能提高后續圖像處理的精確度。此外，在雨雪天、霧霾天氣中采集到的紅外圖像也會出現模糊等問題。運用銳化濾波法，通過微分計算和處理，可使圖像的邊緣信息突出，便于人眼和機器的識別，能實現防偽識別和處理。

紅外防偽標簽；紅外圖像增強；銳化濾波

0 引言

近幾年來，為了防止物品被竊取和篡改，防偽技術逐漸發展起來。傳統的防偽技術，如書籍或商品上的防偽碼，可達到防竊取目的，但其技術含量低，容易被更換，難實現防偽。紅外防偽涂料，能使波長920nm以上的紅外線穿透。其雖在日光下與普通涂料并無明顯差別，但在紅外下可呈透明色，普通涂料如油漆等則不具備此特征，因此在紅外照射下利用紅外防偽涂料這一特點能有效地檢測出防偽標簽的更換與否，實現物品的真偽辨別。但現實中由于紅外圖像成像原理與紅外成像系統本身的原因，紅外圖像與可見光圖像相比，大多具有圖像對比度低、邊緣較模糊、信噪比低等缺點。另外，環境因素的干擾也會降低圖像的質量，這對后期的特征提取、辨別以及跟蹤等有不利影響[1]。為了能從原圖像中精確地捕捉到目標物，就必須對紅外圖像進行增強處理，削弱或除去某些不感興趣的信息[3]，以使圖像更適于人眼觀測或設備識別[2]，從而達到檢測的要求。

1 背景及原理

在防偽處理中，對目標物的檢測和識別是關鍵因素，清晰而又鮮明的邊緣在圖像識別中占有很重要的位置。攝像機采集到的圖像邊緣較模糊不利于后續操作，需進行圖像增強處理。灰度變換法雖能提高對比度，增強視覺效果，但由于其閾值不易選取，實際操作中很難有效地增強圖像[4]；直方圖均衡化方法簡單，但其主要提高圖像背景的對比度，對于目標物卻達不到增強的效果[1]；中值濾波主要用來降噪處理，但其對椒鹽噪聲處理效果較好，對于有高斯噪聲的圖像則會使圖像模糊加重[5]；小波增強法雖然能改善圖像[6]，但其計算量大，運算時間長，實際運用中它的處理效率比較低。圖像銳化可以突出圖像的邊緣信息，加強圖像的邊緣特征，方便人眼和機器的識別，同時它還會避免噪聲的放大[9]。本文主要運用銳化濾波法對圖像進行增強處理，通過對圖像進行微分處理可以加強圖像的輪廓特征，使圖像的邊緣信息突出，達到增強圖像的目的。

2 紅外圖像處理過程

首先采用分辨率為1280×720、最大幀率為60Hz的近紅外監控攝像機分別進行晴天和霧天的圖像采集，圖像中涂有紅外防偽涂料的標簽是目標物。被涂的區域在可見光下與常用涂料（如油漆）無法通過人眼區分出來，但在紅外照射下由于紅外涂料的可透過性，有涂料部分會呈透明色，普通涂料則仍顯示原色；其次，對采集到的圖像進行銳化濾波處理，強調出圖像的邊緣信息，便于后期的圖像識別和處理。銳化濾波中用到的方法為微分法，根據微分是否線性，銳化濾波可分為線性銳化和非線性銳化。

2.1 線性銳化濾波

線性銳化濾波是一種高通性質的濾波，其特點是中心系數定為正數，而其他系數則為負數。常用的線性銳化濾波模板系數為：

進行銳化處理時，先將像素自身與周圍的八個像素相減，顯示出自身與周圍像素的差別，再將所有的差值加上自身作為新像素的灰度[7]。

該模板實際為拉普拉斯算子，它是一個二階導數的二維等效式，即[3]：

表示卷積的模板：

由于Laplacian算子對于噪聲有極高的敏感性，為了防止過沖現象，常對其進行平滑處理，引入平滑算子T[8]：

Fx，y為原始圖像，Zx，y為增強后圖像，λ為增強因子，控制著增強強度。算子T是通過模糊效應弱化邊緣的過沖現象，但它會造成平坦區域的模糊，故必須分區域有選擇地進行運用。

2.2 非線性銳化濾波

非線性銳化濾波中最常用的就是梯度（圖像沿某個方向的灰度變化率），對于連續函數f（x，y），梯度定義如下[3]：

梯度是一個向量，需要用兩個模板分別沿x和y方向計算。

常用的空域非線性濾波微分算子中，Prewitt算子對含噪聲多，模糊的圖像處理效果較好，是本文用到的一種方法。Prewitt算子的卷積計算核如下[3]：

處理后的圖像為Px，y[8]，

3 實驗結果與分析

原始圖像如圖1，本文所要實現的是目標標簽部分的圖像增強。在陰雨霧天采集到的圖像較模糊，目標物不易識別，本文通過對采集到的圖像進行梯度計算求得其梯度值，然后經梯度變換和Prewitt算子對圖像進行處理，最終得到目標物突出的圖像。

圖1（a）為晴天下采到的圖像，圖1（b）為本實驗要研究的目標物。圖2（a）為晴天采集到圖像的梯度求補圖，圖2（b）為銳化濾波處理后的圖像，可見圖像的邊緣突出，目標物與背景對比度較原圖增強，圖2（c）為后期初步的邊緣檢測求補圖，圖中目標物的輪廓信息明確，目標物易被識別。圖3為模擬霧天情況下采集到的圖像及其處理圖，圖3（a）為霧天采集到的原始圖像，可見圖像較為模糊，目標物邊緣不明顯，圖3（b）是原圖的梯度求補圖，圖3（c）是經濾波處理后的圖像，目標區域明顯被增強，圖3（d）為后期邊緣檢測求補圖，雖與晴天邊緣檢測得到的圖相比，圖像的部分信息不明確，但目標物仍能很好地被識別出，達到了圖像增強的目的。

圖1 晴天采集到的圖像

圖2 晴天采集到圖像的處理

圖3 霧天采集到圖像的處理

4 結語

本文論述了運用紅外圖像增強處理法來檢測圖像實現設備防篡改及其他防范處理。通過求取圖像梯度、圖像變換、銳化濾波消噪等操作，成功突出目標物邊緣信息，增強目標物與背景對比度，證明了本文算法的有效性。限于研究水平，本文只針對圖像增強中的邊緣信息突出化進行部分研究，下一步將對基于隸屬度調整的圖像增強算法[8]進行研究以提升圖像增強的效果。

參考文獻：

[1] 張立強.紅外圖像增強技術發展研究[J].艦船電子工程，2013，3

[2] 劉冬梅，尹傳歷，張濤.紅外圖像增強系統的設計與實現[J].視頻應用與工程，2011，35（09）

[3] 周品，李曉東.MATLAB數字圖像處理[M].北京：清華大學出版社，2012，8

[4] 孫蕾，溫有奎，李丙春.圖像增強算法與評價方法研究[J].計算機工程，2007，33（08）

[5] 王學偉，王世立，李珂.基于偽中值濾波和小波變換的紅外圖像增強方法[J].激光與紅外，2013，43（01）

[6] 同武勤，凌永順，黃超超.數字形態學和小波變換的紅外圖像處理方法[J].光學精密工程，2007，15（01）

[7] 徐端全，朱光喜.結合隨機置亂和銳化濾波的數字圖像水印算法[J].計算機工程與科學，2008，30（09）

[8] 錢惟賢，陳錢，顧國華.一種具有噪聲抑制功能的紅外圖像銳化算法[J].光學學報，2009，29（07）

[9] 王香菊.圖像去噪方法及應用[J].科技情報開發與經濟，2007，17（27）

Infrared Image Enhancement Technology in the Processing of Anti-Counterfeiting

HAO Li-bo，WEI Meng-ke，LIU Li-qiang，RAO Jia-xing
（College of Mechanical and Electrical Engineering，North China University of Technology，Beijing 100144）

Some special coatings can allow specific ban infrared light through and absorb the visible light.Uses this feature,combining with infrared imaging to detect,judge and realize the purpose of anti-counterfeiting tamper-proof.But there are some defects existing in the gray converted images which extracted from infrared cameras,like noise,edge blur and so on.In order to improve the accuracy of the subsequent image processing,image enhancement processing is needed.In addition,infrared images collected from the rainy,snowy day and foggy weather also can appear fuzzy.The sharpen filter,uses differential calculation and processing,makes the edge information of image outstanding.Both human and machine can have a good recognition of it.Realizes anti-counterfeiting recognition and processing.

Anti-Counterfeiting Labels of Infrared;Infrared Image Enhancement;Sharpen Filter

1007-1423（2015）02-0062-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.02.016

郝麗波（1994-），女，內蒙古呼和浩特人，本科在讀

魏夢珂（1994-），女，河南省周口人，本科在讀

2014-12-02

2014-12-17

劉立強（1992-），男，山東省臨沂人，本科在讀

饒家興（1994-），男，北京平谷人，本科在讀