一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法❋

李晓冰

(中国人民解放军92941部队96分队,辽宁葫芦岛 125000）

由于红外传感器在光电经纬仪中的广泛应用,使目标的红外测量图像一般达到14位记录,其图像灰度达到214级,然而,人眼对灰度图像只能区分出数10种不同的灰度级,因此,制约了对测量图像的处理.但是,人眼对彩色的分辨率可达数百种甚至上千种,说明人眼对彩色的变化远比灰度的变化敏感[1],因而对灰度图像进行伪彩色变换是一种非常有效的图像增强技术[2].伪彩色变换中,基于HSI空间的伪彩色编码[3],由于算法简单、易于实现,得到广泛应用.但是,目前HSI空间伪彩色变换大多数都是围绕灰度分布范围进行线性编码,没有考虑到图像灰度像素的实际分布.而一般测量图像的分布都是极不均匀的,直接进行均匀灰度编码往往导致数量分布较少的像素占据较多的灰度级范围,而数量分布较多的像素占据较少的灰度级范围,造成图像色彩分布不均衡,图像细节损失较大.当然,文献[4,5]也提出了一种利用图像中最高灰度级和具有像素数最多的灰度级进行编码的方法,但是,由于图像噪声的问题,此方法对于直方图分布不均匀的图像效果并不好.

基于以上原因,本文将灰度阈值分割理论应用到HSI空间编码中,对目标区域和背景区域分别进行编码,从而提出了一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法.

1 传统HSI伪彩色编码在红外测量图像中的局限性

物体的颜色可用色调、色饱和度及亮度来描述,即HSI,其中 H为色调,描述纯色属性;S为色饱和度,描述纯色被白光稀释的程度;I为亮度.目前较为通用的HSI空间伪彩色变换是基于直方图的方式[6],灰度图像直方图如图1所示,gi表示输入图像灰度级,gm表示输入图像的最高灰度级,g′表示图像最多像素对应的灰度级.

对于具有 256级灰度的灰度图像来说,任意空间(x,y)处的灰度值可以用 f(x,y)来表示,其中 0≤f(x,y)≤255.为了使伪彩色图像的亮度和灰度图像的灰度具有一致性,一般令

为了使不同的灰度对应不同的颜色,一般色调的经典做法为

这样,伪彩色的色调变化与灰度图像灰度分布相对应.式(2)中的系数是为了保证灰度级 f(x,y)在 0～255的范围内变化时,使 H值在0～2π的范围内变化.从式(2)可以看出:色调只是按灰度均匀分布的情况进行变换的,并与像素分布无关,当然,某些文献[3-5]采用统计灰度最大值和最小值的方法,即

图1 直方图F ig.1 Histogram

为了使伪彩色变换后图像亮度和灰度图像亮度具有一致性,令

从式(4)可以看出:虽然可以限制灰度的整体变换范围,但是,对于范围内的灰度断点却无能为力,更谈不上将所有像素的灰度分布范围信息加以利用的程度上了.这样,对于灰度往往偏向一边,而且对于灰度分布范围内存在较大区域断点的红外测量图像,往往造成伪彩图像目标区域仅仅包含一种或有限的几种颜色,导致其处理的目标伪彩图像细节分辨效果还不如原始灰度图像,因此,传统HSI伪彩色编码对于测量图像存在着较大的局限性.

2 改进的红外测量图像HSI伪彩色编码

2.1 测量图像的自适应分割

一般HSI伪彩色编码不能适应测量图像的主要原因是:编码方式按固定灰度变化,即使采用直方图信息,也仅仅利用了最多像素的灰度级和不同灰度级像素数分布信息.但是,由于测量图像一般目标所占像素数较少,自然目标区域所分的伪彩颜色数就更少了.基于红外测量图像的以上特性,本文首先对红外测量图像进行阈值分割,求取阈值,将图像分割为目标和背景两部分,虽然目前的分割方法还不能实现完全准确的目标分割,但是,其实际分割值往往在理想分割阈值附近.

本文采用最大类间方差算法[7]计算图像的二值化阈值 T,它是由Otsu在1979年提出的一种受到广泛关注的阈值选取方法.基本思路是:选取最佳阈值,使得不同类间的分离性最好.该判决准则是基于灰度直方图的一阶统计特性,运算速度快.

按照最大类间方差准则,从1～L改变k,并计算类间方差 σ2,使式(7)最大的k即是红外测量图像伪彩色变换阈值 T.

2.2 伪彩色的色彩分布

由于红外测量图像主要是对测量目标进行处理,对背景内容的关心程度并不大,因此,在分配中可使目标区域的伪彩色密度大于背景区域.考虑到伪彩图像的人眼特性,进行伪彩色变换时将灰度级低的区域设置在蓝色附近,灰度级高的区域设置在红色附近,因为在红外测量图像中,灰度值越大其对应的温度也就越高,采用红色有使人发热高温的感觉,相反,在灰度值较低的区域采用蓝色为主色调.因此,本文将目标区域确定在黄色、红色和品红色区域,即暖色区域.将背景区域确定在蓝色、青色和绿色区域,即冷色区域.因为一般目标区域所占像素数较少,自然,分配后目标区域的色彩数大于背景区域,实现了增强目标区域的目的.

2.3 伪彩色的彩色编码

从HSI模型的横截面上可以看出:颜色按红、黄、绿、蓝顺序进行变换,以红色为变换起点.为了符合本文的色彩编码方式,本文将蓝色作为变换起点,按照由冷色向暖色过渡的方向变换,变换顺序为蓝、绿、黄、红.则编码方式如下

从上面的编码过程中可以看出,对任意一个灰度级 f(x,y)来说,它对应于唯一一种颜色.色调分布以阈值 T为界,分为两个部分,小于 T的为背景部分,从蓝到绿;大于灰度 T的为目标部分,从黄到品红.饱和度和亮度也遵循以阈值 T进行划分的原则,并且都是以阈值 T处为最大值.因为,对于测量图像来说,无论是目标定位还是目标跟踪,其目标边缘都是最重要的,因此,阈值处的灰度是变换的重点.

3 实验结果与分析

采用一帧红外火焰的8位灰度图像进行实验,图2为原始图像,图3为标准HSI伪彩色编码结果,图4为本文算法伪彩色编码结果.

从图3(a)的标准HSI伪彩色编码结果图像中可以看到:其色彩内部无变化趋势,色彩衔接处没有过度,图像细节损失严重.这也可以从图3(b)、图3(c)和图3(d)的色度、饱和度及亮度图像中看出,因此,标准HSI伪彩色编码并不适合红外测量图像.

从图4(a)的本文算法伪彩色编码结果图像中可以看到:色彩变化丰富,几乎包含整个色彩变换区域,能够清晰地变换出被测对象灰度变化的层次,符合被测对象温度的变换趋势.尤其是图2中心区域在灰度图像中仅仅表现为白色,但在图4(a)的伪彩色图像中可把白色边界区域细微的灰度变化体现出来.另外,从图4(b)的色度图像中也可以看到:其色调分布完全符合图2原始图像的灰度分布,反映了原始图像的细节信息,图4(c)和图4(d)的饱和度及亮度图像,变换趋势均匀,兼顾到目标和背景的所有区域,明显效果好于图3的标准HSI伪彩色编码结果.

图3 标准 HSI伪彩色图像F ig.3 Pseudo-color image of standard H IS coding

图2 原始图像Fig.2 Origrinal image

图4 本文算法伪彩色图像F ig.4 Pseudo-color image of th is paper coding

实验证明:本方法所得到的伪彩色图像包含颜色丰富,符合实际温度由低向高变化的趋势.对比度明显提高,增强了图像的视觉效果.

4 结 论

本文提出的基于红外测量图像的HSI空间伪彩色编码方法,解决了传统伪彩色编码中由于红外测量图像灰度分布不均衡,导致彩色数偏少的问题.其采用的自适应阈值技术,可适应于任何灰度不均衡的伪彩色图像,得到的伪彩色图像目标边缘色彩比较丰富,有利于目标的识别.因此,对于目标所占像素数较少的图像,其背景色彩有所减弱,但这对于测量图像的处理已经无关紧要了.

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