【红外DDE算法】FLIR数字细节增强算法介绍文档解析

Digital Detail Enhancement (DDE) ----FLIR
数字细节增强

前言：

一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别。这对安全和监视系统有很大意义。因为用户想知道多远还能“看见”或检测到诸如人或车辆之类的物体。但在实践中，很难检测到目标，即便目标在红外系统的理论范围中。一个经常被忽视的因素是高动态范围场景造成的。即使系统可以解析目标，也无法将其显示给用户，除非用户确切知道目标范围内信号的哪一部分被隐藏。这将显着甚至更糟的增加检测时间：它将使某些事件（事物）无法被检测到。

1)什么是DDE

FLIR systems研发出一种强大的算法，帮助用户解决在高动态范围场景中克服找到低对比度目标的难题。此算法称为 数字图像细节增强（DDE）。DDE是一种改进的非线性图像处理算法，可以保留高动态范围图像中的细节。图像细节得到增强，从而与原始图像的总动态范围相匹配，这样即使在极端的温度动态范围的场景中，操作员也能够看清细节。

2）为什么高动态范围会成为问题？

原因在于人体视觉系统和典型视频接口的局限性。人类只能识别图像中约128级灰阶（7位）。对于红外热像仪而言，挑战在于将隐藏在14位信号（＞15000级灰阶）中的信息映射为人类可以辨别的7位信号。此外，许多模拟和数字视频接口都要求是8位。因为即使终端用户并非人类（例如，目标跟踪器），也需要将动态范围有效地限制到256级灰阶。

3）DDE不就是直方图均衡化吗？

不是的。== 直方图均衡化（HE）及其许多变体的工作模式都是“给主要的温度分布区域灰度分配较高动态范围，给非主要温度区域的灰度分配较低动态范围。==而DDE将“公平地”去增强所有细节，无论目标处于怎样的温度范围。也就是说，假设一个小的热物体处于冷背景当中，小物体拥有的细节也和代表该主要温度范