【紅外DDE算法】數字細節增強算法的緣由與效果（我對FLIR文檔詳解）
1. 為什么紅外系統中圖像大多是14bit（甚至更高）？
一個紅外系統的性能經常以其探測的范圍來區別，以及其對最小等效溫差指標。首先是探測的范圍，就是常說的動態范圍，意思是探測器能夠檢測到溫度紅外信號的范圍。然后是最小等效溫差，意思是探測器能夠檢測到的最小溫度差。
這就好比一把尺子，有兩個重要指標。第一，就是尺子的量程，意思是它能丈量多少長度范圍的物體；第二，就是尺子的最小刻度，就是它能夠分辨多少精度的長度。
在自然界中，紅外信號不同於可見光，動態范圍比較寬，而且物體信號的差異比較小。所以我們需要高bit的ADC（模數轉換器）去采集紅外信號。常用的ADC位寬有：12bit 、14bit 、16bit。
2. 相機的14bit數據怎么顯示？
許多模擬和數字視頻接口都要求是8位,而且人類只能識別圖像中約128級灰階（7位）。要想將顯示14位數據，就得將動態范圍有效地限制到256級灰階。因此，需要一種從14bit到8 bit的對應關系或者方法。一般常用的就是“滑位顯示”，比如Camera link采集卡上顯示采集到的超過8位 的灰度圖像。
但是在紅外圖像中，不能采取該辦法。“滑位顯示”方法顯示高8位的數據，那么低位的數據就被舍棄，這樣的顯示必然會丟失細節。
所以這種高動態范圍的紅外圖像顯示並不是那么簡單，既然相機“看到”了，並不一定可准確不失真的顯示，讓人眼也“看見”。
3. DDE算法的提出
為了解決這14bit至8bit顯示的問題，既要能夠保障圖像的整體信息，又能夠保障圖像的細節既可能被保留。FLIR 提出了一種算法，幫助用戶解決在高動態范圍場景中克服低對比度目標檢測的難題。FLIR稱之為 數字圖像細節增強（DDE）。FLIR在《Technical Note --DDE 》對其描述如此：“DDE是一種改進的非線性圖像處理算法，可以保留高動態范圍圖像中的細節。圖像細節得到增強，從而與原始圖像的總動態范圍相匹配，這樣即使在極端的溫度動態范圍的場景中，操作員也能夠看清細節。”
4. FLIR的理論示例
使用一個理論上的五個溫度目標（ΔT≈200mK）的圖像，分別對比采用“線性映射”，“HE直方圖均衡”，DDE算法進行處理。在這三張圖，五組“柵狀目標”隱藏其中，每一個目標較其所在的背景的溫度高出大約200mK的溫度值。
圖1 采用AGC（線性映射）算法 （看不到目標）
圖2 采用HE（直方圖均衡）算法 （只能看到一個目標）
圖3 采用DDE算法 （所有目標都能看到）
采用FLIR的DDE算法（如圖3），5個目標都能被同時看到。而且呢，這五個目標的對比度相同，和特定動態范圍中有多少像素無關。這就使得DDE在不管場景如何變化下，都是有效且可預測的。
傳統的AGC算法消除了極端值，然后將動態范圍線性映射到8bit域。然而，這對高動態范圍視頻幾乎沒有幫助。HE直方圖均衡化，增加了主要灰度分布的溫度/輻照度范圍的對比度。如果目標不在那個主要灰度分布動態范圍內嗎？ DDE為細節分配了可用對比度的預定義部分。低對比度物體的檢測概率在圖像上是恆定的。
5. 我的 DDE實例
圖4-圖8展示的一個相當高動態范圍場景的圖片序列。圖4 是采用標准的AGC（線性映射）算法，該算法將截止（省略）一些極端像素，這樣就使得位於直方圖的絕大部分灰度形成更大對比度。
圖4 采用標准的AGC（線性映射）算法
在圖5-圖7中，使用ImageJ軟件是人為的調整以便拉伸部分灰度范圍，以更好的顯示目標。
圖5 圖像的低灰度信號范圍
在圖5中，使用ImageJ軟件拉伸圖像中灰度值較低的像素值，可以發現：經過拉伸，可以看到如箭頭所示的指示牌信息以及樹木草叢細節。這些潛在的信息在圖4中觀察不到。
圖6 圖像的中間灰度信號范圍
在圖6中，使用ImageJ軟件拉伸圖像中灰度值處於中間的像素值，可以發現：經過拉伸，可以看到樓宇清晰的邊緣信息。樓宇突出的邊緣部分和樓宇的其他外牆是有顯著的溫度差異得到了很好的表現。在圖4中，這些差異的顯示是微弱的，原始圖像中的這些細節差異已然被損失。
圖7 圖像的高灰度信號范圍
在圖7中，使用ImageJ軟件拉伸圖像中灰度值較高的像素值，可以發現：經過拉伸，可以看到樓宇右側外牆的邊緣信息，以及廣告牌上的文字信息。而在圖4中，這些信號差異沒有那么明顯。
圖8 采用DDE算法，可以同時觀察到所有目標。
最后，圖8顯示了使用Luster的DDE算法。 可以同時觀察到所有目標。 在圖像中可以看到非常少的偽影（artifacts）。
6. 不同廠家的圖像增強算法
針對高動態范圍的紅外圖像的壓縮顯示，不同的廠家有自己的算法命名，比如：Leonardo稱其算法為GLACE(local contrast enhancement ),局部對比度增強算法；Xenics稱其算法XIE( Xenics image enhancement )，Xenics圖像增強。究其本質都是為了將大動態范圍紅外圖像中低對比度目標顯示出來。