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一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法及其裝置的制作方法

文檔序號:6519372閱讀:534來源:國知局
專利名稱:一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及視景實(shí)時處理技術(shù),具體涉及視景增強(qiáng)技術(shù)。
背景技術(shù)
能見度低是既影響飛行安全性,又影響全世界航空運(yùn)營能力的關(guān)鍵因素。視景增 強(qiáng)系統(tǒng)通過增強(qiáng)實(shí)際景象的重要部分來改善飛行員對態(tài)勢和空間的感知能力,從而減少諸 如可控飛行撞地(CFIT)、失控(L0C)、跑道侵入(RI)等類型的事故。隨著航空電子系統(tǒng)對 視頻處理帶寬的需求日益增大,需要進(jìn)行融合計算的圖像源也向多種類傳感器(如雷達(dá)、紅 外、機(jī)載攝像等)發(fā)展,由于成像原理不同,任何一種單一圖像數(shù)據(jù)都不能全面反應(yīng)目標(biāo)對 象的特性,具有一定的應(yīng)用范圍和局限性,而視景增強(qiáng)技術(shù)要將多種不同特性的圖像數(shù)據(jù) 結(jié)合起來,相互取長補(bǔ)短便可以發(fā)揮各自的優(yōu)勢,彌補(bǔ)各自的不足,能更全面的反映目標(biāo)特 性。傳統(tǒng)的基于軟件的視景增強(qiáng)算法在處理速度方面的瓶頸也逐步凸顯出來,研究可以硬 件實(shí)現(xiàn)的視景實(shí)時處理方法與裝置成為研制工程的重要組成部分?,F(xiàn)有技術(shù)中,視景增強(qiáng)技術(shù)沒有統(tǒng)一成一種算法,而是由于各種不同的目的產(chǎn)生 了多種算法,這些算法可以根據(jù)處理空間的不同劃分為基于空間域的方法與基于轉(zhuǎn)換域的 方法。公開號為CN101655974A,
公開日為 2010 年 2 月 24 日(申請?zhí)?00910192415. 2) 的專利文件公開了一種改進(jìn)的基于局部直方圖均衡化方法的圖像增強(qiáng)方法,該方法通過對 子塊采用分頻調(diào)整的直方圖均衡化方法進(jìn)行增強(qiáng)處理,提高圖像的對比度,強(qiáng)化了圖像的 細(xì)節(jié)。公開號為CN101101669A,
公開日為2008年1月9日(申請?zhí)?00710058019. 1)的
專利文件公開了一種根據(jù)邊緣和亮度特征進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的圖像增強(qiáng)方法,該方法通過對 輸入的圖像進(jìn)行離散拉普拉斯變換,然后進(jìn)行直方圖分析,并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行分類,最后 進(jìn)行直方圖均勻化并送至輸出設(shè)備。發(fā)明人在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有技術(shù)中存在以下缺陷未根據(jù)機(jī)載視頻 圖像的特征進(jìn)行算法的選擇,導(dǎo)致機(jī)載圖像邊緣提取不清晰;沒有綜合考慮不同圖像傳感 器的數(shù)據(jù)特征來進(jìn)行自適應(yīng)的視頻疊加融合處理。因此需要一種機(jī)載視景實(shí)時增強(qiáng)處理方 法以及相應(yīng)的裝置,以達(dá)到更好的視覺效果,是本領(lǐng)域亟需解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)的局限,如未根據(jù)機(jī)載視頻圖像的特征進(jìn)行算法的選擇與優(yōu)化,沒 有綜合考慮不同圖像傳感器的數(shù)據(jù)特征來進(jìn)行自適應(yīng)的視頻疊加融合處理,本發(fā)明的目的 在于提供一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,該方法通過自適應(yīng)的視景增強(qiáng)實(shí)時處理算法來改善視覺 效果,提高飛行員對態(tài)勢和空間的感知能力,以減少在能見度低的情況下飛行事故的發(fā)生。同時,本發(fā)明的另一目的在于提供實(shí)現(xiàn)方法的裝置。為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,該方法包括如下步驟
(a)彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像;
(b)根據(jù)直方圖統(tǒng)計進(jìn)行自適應(yīng)閾值生成;
(c)根據(jù)直方圖統(tǒng)計進(jìn)行視頻疊加融合的權(quán)值生成;
(d)將輸入圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波;
(e)依據(jù)閾值進(jìn)行圖像二值化;
(f)將輸入圖像進(jìn)行邊緣檢測計算;
(g)根據(jù)步驟(c)、(e)、(f)的結(jié)果進(jìn)行視頻疊加融合。所述步驟(a)采用如下步驟進(jìn)行轉(zhuǎn)換 Grey = 0. 3R + 0. 59G + 0. IlB
其中Grey為轉(zhuǎn)換后的圖像灰度值,R、G、B分別為原彩色圖像的紅色、綠色和藍(lán)色分量。所述步驟(b)使用自適應(yīng)閾值生成算法,包括以下步驟
(1)將輸入圖像的灰度直方圖等分為16個扇區(qū),每個扇區(qū)包含的灰度值為16,并從0 依次增加到255 ;
(2 )進(jìn)行直方圖統(tǒng)計,得出最大值、次大值、第三大值及其對應(yīng)的扇區(qū); (3)判斷最大值與次大值對應(yīng)的扇區(qū)是否相鄰區(qū)域,若不是,則取最大值與次大值所在 扇區(qū)的平均值的中值作為閾值;若是相鄰區(qū)域,則取最大值與第三大值所在扇區(qū)的平均值 的中值作為閾值。所述步驟(C)中的權(quán)值取值如下表所示
權(quán)利要求
1.一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述增強(qiáng)方法包括如下步驟(a)彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像;(b)根據(jù)直方圖統(tǒng)計進(jìn)行自適應(yīng)閾值生成;(c)根據(jù)直方圖統(tǒng)計進(jìn)行視頻疊加融合的權(quán)值生成;(d)將輸入圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波;(e)依據(jù)閾值進(jìn)行圖像二值化;(f)將輸入圖像進(jìn)行邊緣檢測計算;(g)根據(jù)步驟(c)、(e)、(f)的結(jié)果進(jìn)行視頻疊加融合。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(a)采用如下 步驟進(jìn)行轉(zhuǎn)換Grey = 0. 3R + 0. 59G + 0. IlB其中Grey為轉(zhuǎn)換后的圖像灰度值,R、G、B分別為原彩色圖像的紅色、綠色和藍(lán)色分量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(b)使用自適 應(yīng)閾值生成算法,包括以下步驟(1)將輸入圖像的灰度直方圖等分為16個扇區(qū),每個扇區(qū)包含的灰度值為16,并從0 依次增加到255 ;(2 )進(jìn)行直方圖統(tǒng)計,得出最大值、次大值、第三大值及其對應(yīng)的扇區(qū); (3)判斷最大值與次大值對應(yīng)的扇區(qū)是否相鄰區(qū)域,若不是,則取最大值與次大值所在 扇區(qū)的平均值的中值作為閾值;若是相鄰區(qū)域,則取最大值與第三大值所在扇區(qū)的平均值 的中值作為閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(c)中的權(quán)值取值如下表所示扇區(qū)號1-2區(qū)3-4區(qū)5-6區(qū)7-8區(qū)9-10 區(qū)11-12 區(qū)13-14 區(qū)15-16 區(qū)權(quán) 值 Or〇.125〇.25〇.375〇.5〇.625〇.750.8751
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(d)使用形態(tài) 學(xué)算子為Image_Enhanced = Image_original + TopHat - BotHat其中Image_Enhanced為增強(qiáng)后圖像,Image_original為原始圖像,TopHat為高帽變換 結(jié)果,BotHat為低帽變換結(jié)果,定義為其中A表示圖像,B表示結(jié)構(gòu)元素, 表示形態(tài)學(xué)開運(yùn)算,·表示形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(f)使用的邊 緣檢測計算方法為sobel算子結(jié)合非極大值抑制處理方法,所述sobel算子為
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法,其特征在于,所述步驟(g)使用的疊
8. 一種機(jī)載視景增強(qiáng)處理裝置,其特征在于,所述增強(qiáng)處理裝置包括閾值生成模塊、形 態(tài)學(xué)計算模塊、邊緣檢測模塊、疊加融合模塊,所述閾值生成模塊,根據(jù)輸入圖像的直方圖統(tǒng)計,實(shí)時計算出本幀圖像的閾值,作為二 值化的依據(jù);所述形態(tài)學(xué)計算模塊,根據(jù)輸入的像素數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)計算,利用高帽變換結(jié)合低帽 變換進(jìn)行圖像增強(qiáng);所述邊緣檢測模塊,根據(jù)輸入的像素數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測計算,利用Sobel算子提取邊 緣,并利用非極大值抑制處理算法使邊緣更清晰;所述疊加融合模塊,根據(jù)所述閾值生成模塊、形態(tài)學(xué)計算模塊以及邊緣檢測模塊的結(jié) 果進(jìn)行視頻疊加融合,使用不同的權(quán)值計算分類不同特征的圖像,最終進(jìn)行視景增強(qiáng)輸出。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種機(jī)載視景增強(qiáng)方法及其裝置,其中方法包括步驟對輸入的數(shù)字圖像進(jìn)行直方圖統(tǒng)計分析產(chǎn)生自適應(yīng)的閾值,并根據(jù)直方圖的特征劃分成不同扇區(qū)產(chǎn)生不同的融合權(quán)值系數(shù);按照不同圖像的特點(diǎn)進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波與邊緣檢測計算;對計算結(jié)果按照視頻疊加融合算法進(jìn)行視景增強(qiáng)處理。其裝置包括閾值生成模塊、形態(tài)學(xué)計算模塊、邊緣檢測模塊以及疊加融合模塊。與傳統(tǒng)的視景增強(qiáng)方法相比,本發(fā)明能夠針對機(jī)載視景的不同特征,自適應(yīng)的進(jìn)行疊加融合計算,適合硬件實(shí)現(xiàn),能有效的對機(jī)載視景做實(shí)時增強(qiáng)處理,取得更好的視覺效果。
文檔編號G06T5/40GK102063704SQ20101055084
公開日2011年5月18日 申請日期2010年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月19日
發(fā)明者楊愛良, 王科, 詹于杭, 馬麗 申請人:中國航空無線電電子研究所
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