基于直方圖的紅外圖像細節增強算法研究

韋瑞峰，趙榮普，徐肖慶，趙燦輝，趙 旋

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基于直方圖的紅外圖像細節增強算法研究

韋瑞峰1，趙榮普1，徐肖慶1，趙燦輝1，趙 旋2

（1.云南電網公司昆明供電局，云南 昆明 650200；2.廣州安電測控技術有限公司，廣東 廣州 510630）

紅外熱成像技術廣泛應用于故障檢測中，但由于紅外探測器各單元響應的非均勻性，使得紅外圖像對比度低、細節和邊緣模糊，不利于人工觀測和機器識別，因此對紅外圖像細節增強算法的研究具有深刻的意義。分析了傳統直方圖增強算法中的缺陷，提出了一種抑制背景的局部直方圖均衡算法，并使用遺傳算法加快了閾值求取的速度。實驗結果表明，該方法可以在抑制背景的同時增強紅外圖像的細節，同時速度較快，可用于實時紅外圖像的預處理。

紅外圖像；直方圖均衡；細節增強；遺傳算法

0 引言

紅外熱成像技術以其非接觸、能識別設備內部熱性故障等優勢廣泛應用于故障檢測中，但溫度的連續性和紅外探測單元的非均勻性使得紅外圖像邊界模糊、對比度低，不利于人工觀測和機器識別。因此，對紅外探測器輸出圖像的細節部分進行增強處理是后續人工觀測與機器識別的基礎，由于直方圖的直觀性和有效性，通過直方圖來調整圖像對比度增強圖像的方法成為一種熱門的研究方法[1-2]。

國內外學者提出了多種基于直方圖的紅外圖像增強算法[3]。大致可分為基于全局處理的直方圖均衡算法和基于局部處理的直方圖均衡算法[4]，全局處理算法包括平臺直方圖均衡算法[5]（PE）、直方圖投影[6]（HP）等，局部處理算法包括自適應直方圖均衡[7]（AHE）、對比度受限自適應直方圖均衡[8]（CLAHE）、局部交疊子塊直方圖均衡[9-11]（POSHE）等。

但現有算法處理時并沒有將背景和目標分開進行處理，所以不可避免地會在增強目標的同時也增強了背景和噪聲。針對現有算法的不足，提出了一種抑制背景的局部直方圖均衡算法，并引入遺傳算法加快了求解速度，實驗結果表明，該算法可以在增強圖像目標細節的同時抑制背景噪聲，有效地改善了圖像的視覺效果。

1 抑制背景的局部直方圖均衡算法

1.1 直方圖均衡算法原理

直方圖均衡算法以累計分布函數（CDF）作為變換函數，通過擴展含有較多像素灰度級的顯示范圍并壓縮含有較少灰度級像素的顯示范圍，使處理后的直方圖近似于均勻分布，然后用處理后的直方圖調整原圖像來提升圖像整體亮度并增大對比度[12-14]。

其變換函數表示為：

式中：為原灰度級；為變換后的灰度級；為對應灰度級的概率密度；為灰度的級數。最后將變換后的灰度級擴展到級灰度上：

＝(－1)(2)

1.2 抑制背景的局部直方圖均衡算法原理

針對傳統直方圖均衡會造成背景對目標的壓縮效應而自適應直方圖均衡所需的計算量過大[15]的缺點，提出一種抑制背景的局部直方圖均衡算法。算法利用最大類間方差法將原圖像依據灰度值分成3部分，得出2個閾值，并以較小的閾值作為目標和背景的分界灰度，對被判為目標的灰度直方圖進行均衡得出增強后的圖像。創新性地將遺傳算法引入閾值的計算中，大大提升了計算的速度。算法的流程圖如圖1。

圖1 抑制背景的局部直方圖均衡算法流程圖

算法首先以類間方差作為判別函數求出2個閾值將原圖像分成3類，分別為背景、灰度較小的目標和灰度較大的目標，以較小的閾值作為目標和背景的分界灰度。分為3類而不是傳統的目標和背景2類的原因是紅外圖像的邊界較模糊，部分目標和背景之間的灰度級相隔較近，分成3類能較好地識別出這一類灰度較小的目標。

設原始紅外圖像的大小為×，其中2類目標像素個數為1、2，灰度均值為1、2，背景像素個數為3，灰度均值為3，全局灰度均值為，則：2類目標像素出現概率為：

背景像素出現的概率為：

各類灰度均值為：

式中：()表示第類像素的灰度范圍；n表示灰度級為的像素個數。

全局灰度均值為：

則目標和背景的類間方差為：

＝1(－1)2＋2(－2)2＋3(－3)2(7)

求使式(7)中最大的閾值1和2，則：

＝min{1,2} (8)

求出背景與目標的閾值后，計算灰度級大于閾值的局部直方圖的累計分布函數（CDF），并根據CDF求映射后的灰度級，然后擴展到目標灰度級范圍，具體算法如下：

＝(－)×(10)

式中：為變換前灰度級；為變換后灰度級。

1.3 利用遺傳算法加快閾值求解過程

閾值求解過程可以看作是以類間方差作為適應度準則來尋求最優解的過程，從而可以使用遺傳算法來加快求解速度。將待求閾值1和2編碼為16bit的二進制位作為種群的基因（1、2的取值范圍為0～255，各占8bit），令初始種群大小為4，在每一代遺傳中，將類間方差作為適應度函數以確定個體遺傳的概率，類間方差大的個體遺傳到下一代的概率大、類間方差小的個體遺傳到下一代的概率小，然后隨機選擇個體交叉，交叉方法采用兩點交叉，最后對每一個個體進行變異，采用兩點二進制變異方法，產生出新的子代個體并循環進行以上步驟。當前后兩代個體的最大適應度相差較小時，算法結束，輸出最大適應度對應的個體并解碼成所求閾值。算法的流程如圖2。

對同一幅紅外圖像分別按照傳統的循環遍歷算法和遺傳算法進行閾值的求解，所求閾值和耗時比較如表1所示（運行5次后求平均）。

圖2 遺傳算法求解閾值流程圖

表1 傳統算法與遺傳算法運行時間對比

通過對比可以看出，遺傳算法可在保持準確性的前提下大大減少運算時間，更重要的是，由于遺傳算法本身的并行性，使其有更進一步優化的空間。另外，傳統算法的耗時會隨著圖像尺寸的增大而快速增加，而遺傳算法是基于概率的隨機性算法，在較大的數據下依然能快速收斂。本文將遺傳算法應用到分割閾值的求取中，加快了處理的效率，使其更適合實時處理。

2 實驗結果

選取1幅桿塔的紅外圖像作為處理對象，圖3為該圖像及其灰度直方圖。可以看出，其直方圖呈兩端分布，且背景灰度級占據了大部分像素，這是紅外圖像的典型特征，表現為邊界模糊、對比度低。

圖3 原紅外圖像及其直方圖

Fig.3 Original infrared image and its histogram

圖4是進行全局直方圖均衡處理后的效果圖和其灰度直方圖。可以看出，通過直方圖均衡，圖像的對比度得到提高，灰度級的范圍得到擴展，使得整幅圖像顯得更“亮”。但是圖中也出現了一些噪聲點和偽輪廓，這是因為紅外圖像的背景和噪聲占據較多的像素，所以直接對全局進行均衡處理會擴展噪聲的灰度級[16]。

圖4 全局直方圖均衡處理效果及其直方圖

圖5是對原始圖像進行自適應局部直方圖均衡（AHE）后的效果圖和其灰度直方圖，可以看出，其在目標區域的偽輪廓非常明顯，是因為目標區域較亮，故當滑動窗口在目標區域時，會增強窗口區域中的平均亮度，呈現出偽輪廓的現象。

圖5 AHE算法處理效果及其直方圖

圖6是對原始圖像進行平臺直方圖均衡處理（PE）后的效果圖和其直方圖，平臺值的選擇采用Vickers[17]提出的迭代算法確定，算法中的相鄰灰度顯示間隔G取4。可以看出，經過PE處理后增加了目標部分灰度級的范圍，但由于還是存在背景像素的“壓擠”效應[18]，所以增強得不是很明顯。

圖6 平臺直方圖算法處理效果及其直方圖

圖7是經過本文算法處理后的效果圖及其直方圖，可以看出夾雜在背景中暗目標部分的灰度級也得到了擴展和加強，使得目標輪廓更清晰，同時背景和噪聲得到了較好的抑制。

4 結論

本文提出的抑制背景的局部直方圖均衡算法能有效地擴展目標對象的對比度，改善圖像的效果，對于后續的分割和識別起到了較好的輔助作用，可用于紅外圖像識別的預處理中，同時引入遺傳算法加快了閾值求解的速度，可用于需要實時處理的場合。

圖7 本文算法處理效果及直方圖

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Infrared Image Detail Enhancement Based on Histogram

WEI Ruifeng1，ZHAO Rongpu1，XU Xiaoqing1，ZHAO Canhui1，ZHAO Xuan2

(1.,,650200,; 2.,,, 510630)

Infrared thermal imaging technology is widely used in fault detection, but as a result of infrared detectors￠heterogeneity response, the contrast of infrared image is low and is not conductive for human observation and machine recognition，so the research on the infrared image detail enhancement has profound significance. This paper first analyzes the defects of traditional histogram enhancement algorithm, and then proposes a local histogram equalization algorithm with background suppression, and uses genetic algorithm to speed up the threshold calculation. Experimental results show that the proposed method can suppress background while enhancing infrared images’ detail and running fast, and can be used for real-time infrared image processing.

infrared image，histogram equalization，detail enhancement，genetic algorithm

TP391

A

1001-8891(2016)06-0472-04

2015-12-03；

2015-12-21.

韋瑞峰（1976-），男，本科，高級工程師，主要從事變電運維檢修管理相關工作。