FPGA红外图像彩色化研究与实现+Matlabq仿真(3)
红外图像直方图：
直方图中的灰度数很少，于是成模糊态，对比度低；
直方图体现了大部分像素灰度局限在很小的范围，为此细节信息少；
直方图中有一个或多个峰值；
图a 红外图像 图b直方图
红外图像与其直方图
2.2 红外图像的增强
红外图像成模糊状态，对比度较低，细节少。人眼不能清晰的识别出目标和背景之间的边界，为此在彩色化红外图像之前，要对红外图像进行增强处理。红外图像的增强不仅可以对各个像素单独处理，而且可以从图像全部像素的变化情况方面进行处理，它们分别称为空间域和频率域增强。这里，我们只介绍一下空间域增强方法，由于红外直方图中灰度范围较小，导致其对比度不高，人眼很难从场景中观察出目标，为此要调整其灰度的动态范围，通过线性变换扩展图像的灰度，一般使用分段函数变换，调整到比较适合观察的状态。除此之外，我们也可以先对图像进行分块处理，然后对每个区域进行灰度变换，对不同的区域可以选择不同的灰度变换函数，或者可以对红外图像中不同的事物选择比较适合灰度分布进行调整，这种分块处理的结果有利于人眼探测目标。直方图均衡化就是对图像的灰度进行调整，一般红外图像的大部分像素占据了很小一部分的灰度级，为此这一小部分几乎涵盖了图像的全部信息，均衡化处理就是扩展这一小部分灰度级，合并像素数很小的灰度级，使其灰度级成均匀分布，达到了增强红外图像灰度动态范围的效果。如图2.2所示，均衡化增强后，对比度明显增大，提高了人眼识别目标的视觉能力。
图a 红外图像 图b 直方图
均衡化处理后的红外图像与其直方图
2.3 颜色空间
颜色空间是一个线性空间，包括三个变量，三个变量的线性组合就能表示某种色彩。不同的情况要用到不同的颜色空间，因此出现了几种不同的颜色空间，它们之间各有联系，可以互相转换，下面介绍四种常用的颜色空间。
1.RGB颜色空间
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色组成，不妨看做是三个垂直轴组成的三文空间。人眼所能观察到的各种颜色是可以由R、G、B三种基色混合匹配而成：
（2.1）
其中F代指某种颜色， 、 、 是三原色的单位值，r、g、b代表在三原色下的比例系数，称为三刺激值。
为此，可以用三系数的组合(r,g,b)来表示像素的颜色。例如(0,0,0)表示黑色，(255,255,255)表示白色，当三个系数相同时表示这个像素颜色成灰度。如果值为(0,0,255)说明只含有蓝色分量，且达到饱和。
虽然RGB色彩空间几乎包括了自然界所有的颜色，而且也是应用极为广泛的颜色空间，但是它没有和颜色的亮度和色彩直接联系起来，因此在有些处理颜色处理颜色属性的过程中不是最合适的选择。
2.YUV颜色空间
YUV颜色空间也是三个变量组成，其中Y表示的是亮度信息，也就是灰度级，U和V表示了颜色的色彩信息，U表示颜色中蓝色成分与亮度值的差异，V表示颜色中红色成分与亮度值得差异。和RGB空间相比，它将亮度和色彩彼此分离，色彩信息主要通过U、V来描述，如果要显示灰度图像，可以取消U、V信息，为此这种彩色空间在电视系统中应用广泛。