李曉冰

(中國(guó)人民解放軍92941部隊(duì)96分隊(duì),遼寧葫蘆島 125000）

由于紅外傳感器在光電經(jīng)緯儀中的廣泛應(yīng)用,使目標(biāo)的紅外測(cè)量圖像一般達(dá)到14位記錄,其圖像灰度達(dá)到214級(jí),然而,人眼對(duì)灰度圖像只能區(qū)分出數(shù)10種不同的灰度級(jí),因此,制約了對(duì)測(cè)量圖像的處理.但是,人眼對(duì)彩色的分辨率可達(dá)數(shù)百種甚至上千種,說(shuō)明人眼對(duì)彩色的變化遠(yuǎn)比灰度的變化敏感[1],因而對(duì)灰度圖像進(jìn)行偽彩色變換是一種非常有效的圖像增強(qiáng)技術(shù)[2].偽彩色變換中,基于HSI空間的偽彩色編碼[3],由于算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn),得到廣泛應(yīng)用.但是,目前HSI空間偽彩色變換大多數(shù)都是圍繞灰度分布范圍進(jìn)行線性編碼,沒(méi)有考慮到圖像灰度像素的實(shí)際分布.而一般測(cè)量圖像的分布都是極不均勻的,直接進(jìn)行均勻灰度編碼往往導(dǎo)致數(shù)量分布較少的像素占據(jù)較多的灰度級(jí)范圍,而數(shù)量分布較多的像素占據(jù)較少的灰度級(jí)范圍,造成圖像色彩分布不均衡,圖像細(xì)節(jié)損失較大.當(dāng)然,文獻(xiàn)[4,5]也提出了一種利用圖像中最高灰度級(jí)和具有像素?cái)?shù)最多的灰度級(jí)進(jìn)行編碼的方法,但是,由于圖像噪聲的問(wèn)題,此方法對(duì)于直方圖分布不均勻的圖像效果并不好.

基于以上原因,本文將灰度閾值分割理論應(yīng)用到HSI空間編碼中,對(duì)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分別進(jìn)行編碼,從而提出了一種基于HSI空間的紅外測(cè)量圖像偽彩色編碼方法.

1 傳統(tǒng)HSI偽彩色編碼在紅外測(cè)量圖像中的局限性

物體的顏色可用色調(diào)、色飽和度及亮度來(lái)描述,即HSI,其中 H為色調(diào),描述純色屬性;S為色飽和度,描述純色被白光稀釋的程度;I為亮度.目前較為通用的HSI空間偽彩色變換是基于直方圖的方式[6],灰度圖像直方圖如圖1所示,gi表示輸入圖像灰度級(jí),gm表示輸入圖像的最高灰度級(jí),g′表示圖像最多像素對(duì)應(yīng)的灰度級(jí).

對(duì)于具有 256級(jí)灰度的灰度圖像來(lái)說(shuō),任意空間(x,y)處的灰度值可以用 f(x,y)來(lái)表示,其中 0≤f(x,y)≤255.為了使偽彩色圖像的亮度和灰度圖像的灰度具有一致性,一般令

為了使不同的灰度對(duì)應(yīng)不同的顏色,一般色調(diào)的經(jīng)典做法為

這樣,偽彩色的色調(diào)變化與灰度圖像灰度分布相對(duì)應(yīng).式(2)中的系數(shù)是為了保證灰度級(jí) f(x,y)在 0～255的范圍內(nèi)變化時(shí),使 H值在0～2π的范圍內(nèi)變化.從式(2)可以看出:色調(diào)只是按灰度均勻分布的情況進(jìn)行變換的,并與像素分布無(wú)關(guān),當(dāng)然,某些文獻(xiàn)[3-5]采用統(tǒng)計(jì)灰度最大值和最小值的方法,即

圖1 直方圖F ig.1 Histogram

為了使偽彩色變換后圖像亮度和灰度圖像亮度具有一致性,令

從式(4)可以看出:雖然可以限制灰度的整體變換范圍,但是,對(duì)于范圍內(nèi)的灰度斷點(diǎn)卻無(wú)能為力,更談不上將所有像素的灰度分布范圍信息加以利用的程度上了.這樣,對(duì)于灰度往往偏向一邊,而且對(duì)于灰度分布范圍內(nèi)存在較大區(qū)域斷點(diǎn)的紅外測(cè)量圖像,往往造成偽彩圖像目標(biāo)區(qū)域僅僅包含一種或有限的幾種顏色,導(dǎo)致其處理的目標(biāo)偽彩圖像細(xì)節(jié)分辨效果還不如原始灰度圖像,因此,傳統(tǒng)HSI偽彩色編碼對(duì)于測(cè)量圖像存在著較大的局限性.

2 改進(jìn)的紅外測(cè)量圖像HSI偽彩色編碼

2.1 測(cè)量圖像的自適應(yīng)分割

一般HSI偽彩色編碼不能適應(yīng)測(cè)量圖像的主要原因是:編碼方式按固定灰度變化,即使采用直方圖信息,也僅僅利用了最多像素的灰度級(jí)和不同灰度級(jí)像素?cái)?shù)分布信息.但是,由于測(cè)量圖像一般目標(biāo)所占像素?cái)?shù)較少,自然目標(biāo)區(qū)域所分的偽彩顏色數(shù)就更少了.基于紅外測(cè)量圖像的以上特性,本文首先對(duì)紅外測(cè)量圖像進(jìn)行閾值分割,求取閾值,將圖像分割為目標(biāo)和背景兩部分,雖然目前的分割方法還不能實(shí)現(xiàn)完全準(zhǔn)確的目標(biāo)分割,但是,其實(shí)際分割值往往在理想分割閾值附近.

本文采用最大類間方差算法[7]計(jì)算圖像的二值化閾值 T,它是由Otsu在1979年提出的一種受到廣泛關(guān)注的閾值選取方法.基本思路是:選取最佳閾值,使得不同類間的分離性最好.該判決準(zhǔn)則是基于灰度直方圖的一階統(tǒng)計(jì)特性,運(yùn)算速度快.

按照最大類間方差準(zhǔn)則,從1～L改變k,并計(jì)算類間方差 σ2,使式(7)最大的k即是紅外測(cè)量圖像偽彩色變換閾值 T.

2.2 偽彩色的色彩分布

由于紅外測(cè)量圖像主要是對(duì)測(cè)量目標(biāo)進(jìn)行處理,對(duì)背景內(nèi)容的關(guān)心程度并不大,因此,在分配中可使目標(biāo)區(qū)域的偽彩色密度大于背景區(qū)域.考慮到偽彩圖像的人眼特性,進(jìn)行偽彩色變換時(shí)將灰度級(jí)低的區(qū)域設(shè)置在藍(lán)色附近,灰度級(jí)高的區(qū)域設(shè)置在紅色附近,因?yàn)樵诩t外測(cè)量圖像中,灰度值越大其對(duì)應(yīng)的溫度也就越高,采用紅色有使人發(fā)熱高溫的感覺(jué),相反,在灰度值較低的區(qū)域采用藍(lán)色為主色調(diào).因此,本文將目標(biāo)區(qū)域確定在黃色、紅色和品紅色區(qū)域,即暖色區(qū)域.將背景區(qū)域確定在藍(lán)色、青色和綠色區(qū)域,即冷色區(qū)域.因?yàn)橐话隳繕?biāo)區(qū)域所占像素?cái)?shù)較少,自然,分配后目標(biāo)區(qū)域的色彩數(shù)大于背景區(qū)域,實(shí)現(xiàn)了增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域的目的.

2.3 偽彩色的彩色編碼

從HSI模型的橫截面上可以看出:顏色按紅、黃、綠、藍(lán)順序進(jìn)行變換,以紅色為變換起點(diǎn).為了符合本文的色彩編碼方式,本文將藍(lán)色作為變換起點(diǎn),按照由冷色向暖色過(guò)渡的方向變換,變換順序?yàn)樗{(lán)、綠、黃、紅.則編碼方式如下

從上面的編碼過(guò)程中可以看出,對(duì)任意一個(gè)灰度級(jí) f(x,y)來(lái)說(shuō),它對(duì)應(yīng)于唯一一種顏色.色調(diào)分布以閾值 T為界,分為兩個(gè)部分,小于 T的為背景部分,從藍(lán)到綠;大于灰度 T的為目標(biāo)部分,從黃到品紅.飽和度和亮度也遵循以閾值 T進(jìn)行劃分的原則,并且都是以閾值 T處為最大值.因?yàn)?對(duì)于測(cè)量圖像來(lái)說(shuō),無(wú)論是目標(biāo)定位還是目標(biāo)跟蹤,其目標(biāo)邊緣都是最重要的,因此,閾值處的灰度是變換的重點(diǎn).

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

采用一幀紅外火焰的8位灰度圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),圖2為原始圖像,圖3為標(biāo)準(zhǔn)HSI偽彩色編碼結(jié)果,圖4為本文算法偽彩色編碼結(jié)果.

從圖3(a)的標(biāo)準(zhǔn)HSI偽彩色編碼結(jié)果圖像中可以看到:其色彩內(nèi)部無(wú)變化趨勢(shì),色彩銜接處沒(méi)有過(guò)度,圖像細(xì)節(jié)損失嚴(yán)重.這也可以從圖3(b)、圖3(c)和圖3(d)的色度、飽和度及亮度圖像中看出,因此,標(biāo)準(zhǔn)HSI偽彩色編碼并不適合紅外測(cè)量圖像.

從圖4(a)的本文算法偽彩色編碼結(jié)果圖像中可以看到:色彩變化豐富,幾乎包含整個(gè)色彩變換區(qū)域,能夠清晰地變換出被測(cè)對(duì)象灰度變化的層次,符合被測(cè)對(duì)象溫度的變換趨勢(shì).尤其是圖2中心區(qū)域在灰度圖像中僅僅表現(xiàn)為白色,但在圖4(a)的偽彩色圖像中可把白色邊界區(qū)域細(xì)微的灰度變化體現(xiàn)出來(lái).另外,從圖4(b)的色度圖像中也可以看到:其色調(diào)分布完全符合圖2原始圖像的灰度分布,反映了原始圖像的細(xì)節(jié)信息,圖4(c)和圖4(d)的飽和度及亮度圖像,變換趨勢(shì)均勻,兼顧到目標(biāo)和背景的所有區(qū)域,明顯效果好于圖3的標(biāo)準(zhǔn)HSI偽彩色編碼結(jié)果.

圖3 標(biāo)準(zhǔn) HSI偽彩色圖像F ig.3 Pseudo-color image of standard H IS coding

圖2 原始圖像Fig.2 Origrinal image

圖4 本文算法偽彩色圖像F ig.4 Pseudo-color image of th is paper coding

實(shí)驗(yàn)證明:本方法所得到的偽彩色圖像包含顏色豐富,符合實(shí)際溫度由低向高變化的趨勢(shì).對(duì)比度明顯提高,增強(qiáng)了圖像的視覺(jué)效果.

4 結(jié) 論

本文提出的基于紅外測(cè)量圖像的HSI空間偽彩色編碼方法,解決了傳統(tǒng)偽彩色編碼中由于紅外測(cè)量圖像灰度分布不均衡,導(dǎo)致彩色數(shù)偏少的問(wèn)題.其采用的自適應(yīng)閾值技術(shù),可適應(yīng)于任何灰度不均衡的偽彩色圖像,得到的偽彩色圖像目標(biāo)邊緣色彩比較豐富,有利于目標(biāo)的識(shí)別.因此,對(duì)于目標(biāo)所占像素?cái)?shù)較少的圖像,其背景色彩有所減弱,但這對(duì)于測(cè)量圖像的處理已經(jīng)無(wú)關(guān)緊要了.

[1] Castleman K R.Digital image processing[M].Englew ood Cliffs:Prentice Hall,Inc.,1998.

[2] 韓躍平,宋文愛(ài).振動(dòng)速度場(chǎng)測(cè)試系統(tǒng)及其偽彩色顯示[J].測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào),2002(4):252-254.

Han Yueping,Song Wen'ai.Velocity fieldmeasuring system and it's disp lay in pseudo co lor[J].Journal of Test and Measurement Technology,2002(4):252-254.(in Chinese)

[3] 曹茂永,郁道銀.基于感知顏色空間的灰度圖像偽彩色編碼[J].光學(xué)技術(shù),2002,28(4):367-371.

Cao Maoyong,Yu Daoyin.Pseudocolor coding of gray imagebased on percep tualcolor space[J].Optical Technique,2002,28(4):367-371.(in Chinese)

[4] 肖斌,王眩.基于直方圖的HSI空間偽彩色編碼研究[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,35(1):61-63.

Xiao Bin,Wang Xuan.A Gray image pseudo-color coding approach in HSIspacebased on image'shistogram[J].Journalof ShanxiNormal University(Natural Science Edition),2007,35(1):61-63.(in Chinese)

[5] 秦文正,高愛(ài)華,劉衛(wèi)國(guó).基于直方圖的紅外圖像互補(bǔ)偽彩色編碼處理[J].激光與紅外,2009,39(3):339-341.

Qin Wenzheng,Gao Aihua,Liu Weiguo.Infrared image complementary pseudo-color coding based on histogram[J].Laser&Infrared,2009,39(3):339-341.(in Chinese)

[6] 曹茂永,郁道銀.基于H IS空間的灰度圖像互補(bǔ)色偽彩色編碼[J].光電工程,2002,29(2):63-66.

Cao Maoyong,Yu Daoyin.G ray image comp lementary pseudo-color coding based on IHS space[J].Opto-electrooic Engineering,2002,29(2):63-66.(in Chinese)

[7] Otsu N.A threshold selectionmethod from gray-levelhistogram[J].IEEE Trans.SMC,1979,9(1):62-66.