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龙图腾网获悉北京遥感设备研究所申请的专利一种基于直方图峰度的红外图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116228562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211693647.8，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权一种基于直方图峰度的红外图像增强方法是由张熙来;王诗强;谢剑锋;刘金石;陈雨生;刘佳岐;程达;徐昊设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于直方图峰度的红外图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于直方图峰度的红外图像增强方法，属于红外图像增强领域，所述基于直方图峰度的红外图像增强方法包括：预处理、直方图切割、灰度范围变换以及子直方图均衡步骤，预处理步骤对输入图像重新赋值，以产生有效灰度数据矩阵，直方图切割步骤依据峰度对频率直方图进行自适应分割，以产生子直方图，灰度范围变换步骤利用灰度频率与梯度密度的统计信息约束子直方图的灰度范围，以产生新灰度区间，子直方图均衡步骤依据灰度梯度分别对子直方图进行均衡化，以产生增强图像，本发明提升了红外图像的对比度，在凸显细节信息的同时，有效改善了图像的视觉效果，在红外图像增强、图像分割领域具有广泛的适用性。

本发明授权一种基于直方图峰度的红外图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于直方图峰度的红外图像增强方法，其特征在于，所述基于直方图峰度的红外图像增强方法包括： S1、预处理步骤：对输入图像重新赋值，以产生有效灰度数据矩阵； S2、直方图切割步骤：依据峰度对频率直方图进行自适应分割，以产生子直方图； S3、灰度范围变换步骤：根据所述有效灰度数据矩阵，利用灰度频率与梯度密度的统计信息约束子直方图的灰度范围，以产生新灰度区间； S4、子直方图均衡步骤：依据新灰度区间的梯度对子直方图进行均衡化，产生增强图像，其中，所述预处理步骤S1包括以下子步骤： S11、获取原始红外图像，生成有效灰度数据矩阵H； S12、根据所述有效灰度数据矩阵H，计算中心灰度Lmm与频率限FT； 所述获取原始红外图像，生成有效灰度数据矩阵H包括： 统计原始红外图像中频率不为零的灰度数目Gm，而后对Gm个有效灰度按大小依次重新赋值为1到Gm，生成有效灰度数据矩阵H；所述频率限FT计算如公式1； 有效灰度数据矩阵H的大小为M×N，M为输入图像横向的像素数目N为输入图像纵向的像素数目，中心灰度Lmm为H灰度均值与灰度中位数的平均； 所述直方图切割步骤S2包括以下子步骤： S21、根据所述有效灰度数据矩阵，设定分割有效灰度直方图的灰度级； S22、根据设定分割有效灰度直方图的灰度级，计算分割线左右子直方图的峰度； S23、根据所述分割线左右子直方图的峰度，确定有效灰度直方图的分割限； S24、根据有效灰度直方图的分割限，产生子直方图； 所述S21、根据所述有效灰度数据矩阵，设定分割有效灰度直方图的灰度级包括： 根据有效灰度数据矩阵生成灰度直方图，Lstart与Lend分别为直方图左数与右数第一个对应频率大于FT的灰度级，分别在开区间Lstart，Imm与Lmm，Lend中均匀选取7个灰度级，此14个灰度级与Lmm组成可能分割有效灰度直方图H的灰度级序列{Li}，i的取值范围为1到15； 所述S22、根据设定分割有效灰度直方图的灰度级，计算分割线左右子直方图的峰度包括： 利用Lstart与Lend分割出有效灰度直方图H的主体，分别用灰度序列{Li}中的元素对有效灰度直方图主体部分进行分割，对被分割的子直方图补零，零的数目与对应子直方图包含的灰度级数目相同，并分别对补零后的直方图进行总和为一的归一化，分别计算归一化后直方图的峰度，得到分割后的左直方图峰度序列{KLi}与右直方图峰度序列{KRi}，i的取值范围为1到15；所述峰度通过公式2计算得到； 其中，X为输入随机变量，μ为随机变量X的均值； 所述S23、根据所述分割线左右子直方图的峰度，确定有效灰度直方图的分割限包括： 分割限为峰度序列{KLi}、{KRi}中极小值对应的灰度级、同左或右相邻元素之差值最小的峰度对应的灰度级以及Lstart与Lend，共num个； 所述根据有效灰度直方图的分割限，产生子直方图包括： 分割限将有效灰度直方图分割成num+1个灰度宽度分别为Ri的子直方图，i的取值范围为1到num+1； 所述灰度范围变换步骤S3包括以下子步骤： S31、生成梯度矩阵：使用sobel算子提取有效灰度数据矩阵H的水平、垂直边缘信息， 生成水平梯度矩阵与垂直梯度矩阵，利用导向滤波对水平梯度矩阵与垂直梯度矩阵分别进行去噪，产生Gx与Gy，H的梯度矩阵G计算公式如下： S32、生成灰度梯度直方图：对梯度矩阵G中的全部元素，按照有效灰度数据矩阵H中对应的灰度级，分别进行累加，得到灰度梯度直方图HG； S33、生成灰度梯度密度直方图：对灰度梯度直方图HG与灰度直方图H分别进行和为一的归一化，使用归一化后的灰度梯度直方图按元素除以归一化后的灰度直方图，产生灰度梯度密度直方图Hgd； S34、约束子直方图的灰度范围：利用灰度梯度密度直方图Hgd，分别计算各子直方图灰度范围内梯度密度的均值Di，i的取值范围为1到num+1，用灰度直方图H，分别使用各子直方图灰度范围内的像素频率均值除以2.5倍的FT，得到频率密度比Ki，i的取值范围为1到num+1，利用Di与Ki约束各子直方图的灰度范围，得到各子直方图新的灰度宽度Bi，i的取值范围为1到num+1，若Ki大于等于1，Bi计算公式如下： 若Ki小于1，Bi计算公式如下： S35、产生子直方图新的灰度边界：子直方图新的灰度边界bi计算公式如下： 所述子直方图均衡步骤S4包括以下子步骤： S41、基于灰度梯度直方图进行子直方图均衡化，产生灰度映射：使用灰度梯度直方图HG代替灰度直方图H计算得到累积分布直方图HPDF，分别对各子直方图范围内的灰度级进行子直方图均衡化，产生灰度级1到Gm的灰度映射hi，i的取值范围为1到Gm； S42、通过灰度映射产生增强图像：利用灰度映射hi，将有效灰度数据矩阵H中的灰度级映射到0到255，产生增强图像。

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