【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理，尤其涉及一種圖像二值化方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品。
技術介紹
1、圖像二值化是一種基礎的圖像分析方法，用于將彩色或灰度圖像轉換為僅包含兩種顏色(通常是黑色和白色)的圖像。在資源受限的環境中，例如：遠程傳感、移動設備或其他嵌入式系統中，需要在保持紅外圖像細節的同時盡可能減少數據量。常用的方法是將高位深度圖像量化為低位深度圖像，最極端的情況是將其轉換為二值圖像。
2、現有技術中將高位紅外圖像轉換為二值圖像的方法主要有全局閾值法、自適應閾值法等。全局閾值法簡單易懂，計算速度快，并且實現起來也較為容易，但是對于不同光照下的圖像可能表現不佳。自適應閾值法通常比全局閾值法更為復雜和計算密集，因為它需要在圖像的每個小區域內單獨計算閾值，這會使得處理時間比使用全局閾值法長，尤其是對于分辨率較高的圖像。并且，上述方法均需要預先選擇參數，例如：全局閾值、自適應窗口大小等，通過調節參數來得到較好的結果，實現較為不便。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題在于，提供一種圖像二值化方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品，能夠在不需要預先設置參數的情況下將高位紅外圖像轉化為二值圖像，同時盡可能保留紅外圖像的細節，有效提高圖像處理效率。
2、為了實現上述目的，本專利技術實施例提供了一種圖像二值化方法，包括：
3、將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖；
4、根據所述直方圖確定全局極大值點
5、根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別進行賦值，生成二值圖像。
6、作為上述方案的改進，所述將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖，包括：
7、將原始紅外圖像線性映射至八位灰度圖像；
8、對所述八位灰度圖像進行統計，以灰度值為橫坐標、像素點個數為縱坐標，生成直方圖；
9、對所述直方圖進行高斯濾波處理，得到平滑后的直方圖。
10、作為上述方案的改進，所述對所述直方圖進行高斯濾波處理，得到平滑后的直方圖，包括：
11、根據高斯函數計算得到高斯核；式中，g(i)表示高斯函數，σ表示標準差；
12、對所述高斯核進行歸一化處理；
13、對于所述直方圖中的每個數據點，將所述高斯核置于所述數據點的中心，根據所述高斯核的權重與覆蓋的直方圖數據相乘，對所有乘積求和，并進行加權平均，得到的平均值即為平滑后的直方圖在所述數據點的新值。
14、作為上述方案的改進，所述根據所述直方圖確定全局極大值點和兩個局部極大值點，作為第一閾值、第二閾值和第三閾值，包括：
15、根據所述直方圖確定所有極大值點，選擇最大的極大值點作為所述全局極大值點，即所述第一閾值；
16、從所述全局極大值點左邊的極大值點中選擇最小的極大值點，作為局部極大值點，即第二閾值；
17、從所述全局極大值點右邊的極大值點中選擇最大的極大值點，作為局部極大值點，即第三閾值。
18、作為上述方案的改進，所述方法還包括：
19、若所述全局極大值點左邊不存在極大值點，則從所述全局極大值點右邊的極大值點中選擇最小的極大值點和最大的極大值點，分別作為第二閾值和第三閾值；
20、若所述全局極大值點右邊不存在極大值點，則從所述全局極大值點左邊的極大值點中選擇最小的極大值點和最大的極大值點，分別作為第二閾值和第三閾值。
21、作為上述方案的改進，所述根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別進行賦值，生成二值圖像，包括：
22、根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，從小到大依次為第一區間、第二區間、第三區間以及第四區間；
23、對所述第一區間的像素點的灰度值賦值為0，對所述第二區間的像素點的灰度值賦值為1，對所述第三區間的像素點的灰度值賦值為0，對所述第四區間的像素點的灰度值賦值為1，生成二值圖像。
24、本專利技術實施例還提供了一種圖像二值化裝置，包括：
25、灰度映射模塊，用于將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖；
26、閾值確定模塊，用于根據所述直方圖確定全局極大值點和兩個局部極大值點，作為第一閾值、第二閾值和第三閾值；
27、圖像二值模塊，用于根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別進行賦值，生成二值圖像。
28、本專利技術實施例還提供了一種終端設備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中且被配置為由所述處理器執行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述任一項所述的圖像二值化方法。
29、本專利技術實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的計算機程序，其中，在所述計算機程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行上述任一項所述的圖像二值化方法。
30、本專利技術實施例還提供了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序或計算機指令，所述計算機程序或所述計算機指令被處理器執行時實現上述任一項所述的圖像二值化方法。
31、相對于現有技術，本專利技術實施例提供的一種圖像二值化方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產品的有益效果在于：通過將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖；根據所述直方圖確定全局極大值點和兩個局部極大值點，作為第一閾值、第二閾值和第三閾值；根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別進行賦值，生成二值圖像。本專利技術實施例能夠在不需要預先設置參數的情況下將高位紅外圖像轉化為二值圖像，同時盡可能保留紅外圖像的細節，有效提高圖像處理效率。
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1.一種圖像二值化方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖，包括：
3.如權利要求2所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述對所述直方圖進行高斯濾波處理，得到平滑后的直方圖，包括：
4.如權利要求1所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述根據所述直方圖確定全局極大值點和兩個局部極大值點，作為第一閾值、第二閾值和第三閾值，包括：
5.如權利要求4所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.如權利要求5所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別進行賦值，生成二值圖像，包括：
7.一種圖像二值化裝置，其特征在于，包括：
8.一種終端設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器中存儲有計算機程序，且所述計算機程序被配置為由所述處理器執行，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至6中任意一項所述的圖
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其中，所述計算機可讀存儲介質所在設備執行所述計算機程序時，實現如權利要求1至6中任意一項所述的圖像二值化方法。
10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序或計算機指令，所述計算機程序或所述計算機指令被處理器執行時實現如權利要求1至6中任意一項所述的圖像二值化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種圖像二值化方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述將原始紅外圖像線性映射至灰度圖像，并根據所述灰度圖像生成直方圖，包括：
3.如權利要求2所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述對所述直方圖進行高斯濾波處理，得到平滑后的直方圖，包括：
4.如權利要求1所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述根據所述直方圖確定全局極大值點和兩個局部極大值點，作為第一閾值、第二閾值和第三閾值，包括：
5.如權利要求4所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.如權利要求5所述的圖像二值化方法，其特征在于，所述根據所述第一閾值、所述第二閾值以及所述第三閾值，將所述灰度圖像分割為四個區間，并對四個區間分別...
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