一種基于HSI空間的紅外測量圖像偽彩色編碼方法?

李曉冰

(中國人民解放軍92941部隊96分隊,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,使目標的紅外測量圖像一般達到14位記錄,其圖像灰度達到214級,然而,人眼對灰度圖像只能區(qū)分出數(shù)10種不同的灰度級,因此,制約了對測量圖像的處理.但是,人眼對彩色的分辨率可達數(shù)百種甚至上千種,說明人眼對彩色的變化遠比灰度的變化敏感[1],因而對灰度圖像進行偽彩色變換是一種非常有效的圖像增強技術(shù)[2].偽彩色變換中,基于HSI空間的偽彩色編碼[3],由于算法簡單、易于實現(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行線性編碼,沒有考慮到圖像灰度像素的實際分布.而一般測量圖像的分布都是極不均勻的,直接進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)較多的灰度級范圍,而數(shù)量分布較多的像素占據(jù)較少的灰度級范圍,造成圖像色彩分布不均衡,圖像細節(jié)損失較大.當然,文獻[4,5]也提出了一種利用圖像中最高灰度級和具有像素數(shù)最多的灰度級進行編碼的方法,但是,由于圖像噪聲的問題,此方法對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,對目標區(qū)域和背景區(qū)域分別進行編碼,從而提出了一種基于HSI空間的紅外測量圖像偽彩色編碼方法.

1 傳統(tǒng)HSI偽彩色編碼在紅外測量圖像中的局限性

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,gm表示輸入圖像的最高灰度級,g′表示圖像最多像素對應(yīng)的灰度級.

對于具有 256級灰度的灰度圖像來說,任意空間(x,y)處的灰度值可以用 f(x,y)來表示,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應(yīng).式(2)中的系數(shù)是為了保證灰度級 f(x,y)在 0～255的范圍內(nèi)變化時,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行變換的,并與像素分布無關(guān),當然,某些文獻[3-5]采用統(tǒng)計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,對于范圍內(nèi)的灰度斷點卻無能為力,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,對于灰度往往偏向一邊,而且對于灰度分布范圍內(nèi)存在較大區(qū)域斷點的紅外測量圖像,往往造成偽彩圖像目標區(qū)域僅僅包含一種或有限的幾種顏色,導(dǎo)致其處理的目標偽彩圖像細節(jié)分辨效果還不如原始灰度圖像,因此,傳統(tǒng)HSI偽彩色編碼對于測量圖像存在著較大的局限性.

2 改進的紅外測量圖像HSI偽彩色編碼

2.1 測量圖像的自適應(yīng)分割

一般HSI偽彩色編碼不能適應(yīng)測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和不同灰度級像素數(shù)分布信息.但是,由于測量圖像一般目標所占像素數(shù)較少,自然目標區(qū)域所分的偽彩顏色數(shù)就更少了.基于紅外測量圖像的以上特性,本文首先對紅外測量圖像進行閾值分割,求取閾值,將圖像分割為目標和背景兩部分,雖然目前的分割方法還不能實現(xiàn)完全準確的目標分割,但是,其實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.該判決準則是基于灰度直方圖的一階統(tǒng)計特性,運算速度快.

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

2.2 偽彩色的色彩分布

由于紅外測量圖像主要是對測量目標進行處理,對背景內(nèi)容的關(guān)心程度并不大,因此,在分配中可使目標區(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,進行偽彩色變換時將灰度級低的區(qū)域設(shè)置在藍色附近,灰度級高的區(qū)域設(shè)置在紅色附近,因為在紅外測量圖像中,灰度值越大其對應(yīng)的溫度也就越高,采用紅色有使人發(fā)熱高溫的感覺,相反,在灰度值較低的區(qū)域采用藍色為主色調(diào).因此,本文將目標區(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)域確定在藍色、青色和綠色區(qū)域,即冷色區(qū)域.因為一般目標區(qū)域所占像素數(shù)較少,自然,分配后目標區(qū)域的色彩數(shù)大于背景區(qū)域,實現(xiàn)了增強目標區(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、藍順序進行變換,以紅色為變換起點.為了符合本文的色彩編碼方式,本文將藍色作為變換起點,按照由冷色向暖色過渡的方向變換,變換順序為藍、綠、黃、紅.則編碼方式如下

從上面的編碼過程中可以看出,對任意一個灰度級 f(x,y)來說,它對應(yīng)于唯一一種顏色.色調(diào)分布以閾值 T為界,分為兩個部分,小于 T的為背景部分,從藍到綠;大于灰度 T的為目標部分,從黃到品紅.飽和度和亮度也遵循以閾值 T進行劃分的原則,并且都是以閾值 T處為最大值.因為,對于測量圖像來說,無論是目標定位還是目標跟蹤,其目標邊緣都是最重要的,因此,閾值處的灰度是變換的重點.

3 實驗結(jié)果與分析

采用一幀紅外火焰的8位灰度圖像進行實驗,圖2為原始圖像,圖3為標準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)的標準HSI偽彩色編碼結(jié)果圖像中可以看到:其色彩內(nèi)部無變化趨勢,色彩銜接處沒有過度,圖像細節(jié)損失嚴重.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,標準HSI偽彩色編碼并不適合紅外測量圖像.

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,幾乎包含整個色彩變換區(qū)域,能夠清晰地變換出被測對象灰度變化的層次,符合被測對象溫度的變換趨勢.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)域細微的灰度變化體現(xiàn)出來.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節(jié)信息,圖4(c)和圖4(d)的飽和度及亮度圖像,變換趨勢均勻,兼顧到目標和背景的所有區(qū)域,明顯效果好于圖3的標準HSI偽彩色編碼結(jié)果.

圖3 標準 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

實驗證明:本方法所得到的偽彩色圖像包含顏色豐富,符合實際溫度由低向高變化的趨勢.對比度明顯提高,增強了圖像的視覺效果.

4 結(jié) 論

本文提出的基于紅外測量圖像的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量圖像灰度分布不均衡,導(dǎo)致彩色數(shù)偏少的問題.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邊緣色彩比較豐富,有利于目標的識別.因此,對于目標所占像素數(shù)較少的圖像,其背景色彩有所減弱,但這對于測量圖像的處理已經(jīng)無關(guān)緊要了.

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