摘要
本申请涉及图像增强技术领域,其具体地公开了一种消防搜救红外热成像仪的图像增强方法及装置,其利用红外热成像仪采集原始RAW红外图像数据,对其进行非均匀性校正处理后进一步引入基于深度学习的图像处理算法进行像素级的特征学习与温度分区识别,以生成温度分区概率分布图,并引入柔性线性映射机制,对红外图像各个像素点的灰度值进行线性映射处理,从而优化红外图像的显示效果,从而得到增强红外图像数据。该方法能够调整不同温度区域的灰度分布,在提高红外图像对比度与细节可见性的同时,有效避免了传统固定阈值分区方法带来的伪影与割裂现象,显著提升了图像质量与可读性。
技术关键词
红外热成像仪
图像增强方法
红外图像特征
通道
编码向量
非均匀性校正
分区
消防
矩阵
线性
数据
红外图像对比度
像素点
语义结构
图像增强装置