不均匀光照下带钢表面缺陷检测方法的研究

针对带钢表面存在光照不均及缺陷类型繁杂的问题导致缺陷检测精度不高的情况,提出一种基于梯度相似性引导模板的带钢缺陷检测方法。在利用二维高斯函数估计背景模板的基础上,结合梯度相似性引导其最优参数的选取;将原图像与优化后的背景模板进行图像差分操作,消除部分不均匀光照,同时构造分段函数对差分图像进行光照补偿,并结合Meanshift算法去除噪点,进一步增强差分图像;利用改进的K-means算法进行聚类分割并结合区域标记实现带钢表面不同缺陷的准确检测。实验结果表明,该方法能够在不均匀光照下准确检测出夹杂、麻点、酸洗、划痕等多种带钢表面缺陷,召回率和精确度分别达到93.2%和96.8%。

基于不均匀光照校正和优化透射率的夜间去雾

针对夜间有雾天气场景下的光照不均匀、图像不清晰问题,提出了一种基于夜间不均匀光照校正和优化透射率的去雾算法。首先针对光照不均匀问题,使用基于伽马函数的图像自适应校正算法,消除不均匀光照对图像的影响;其次,由于夜间图像大部分颜色较暗,通过改进局部大气光获得大气光值;利用Sigmoid函数融合亮通道与暗通道得到粗透射率,经过联合双边滤波细化,再对光源处透射率进行优化,并使用伽马函数增强得到最终透射率;然后根据大气散射模型得到初步恢复图像;最后经过引导滤波细化,得到最终图像。实验结果表明所提算法在夜间场景中能有效去雾,且能较好的保持图像颜色对比度。

不均匀光照下光伏阵列输出特性建模分析

提高光伏电池的发电效率一直是学者们研究的重点,MPPT技术保证光伏发电系统持续工作在最大功率点附近,从而提高发电效率。面对不均匀光照下P-U曲线的多峰现象,传统MPPT算法难以找到最大功率点GMPP,容易陷入局部峰值点LMPP,学者们后续提出新的MPPT算法仍存在一定缺陷,无法简单有效且准确地追踪GMPP。本文针对上述问题,通过Simulink软件搭建仿真模型来研究不均匀光照下光伏阵列的输出特性,希望对学者后续改进MPPT算法和布置光伏阵列提供帮助与启发。

基于多维侧窗聚类分块的退化书法文档二值化

书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大,低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化,传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素,在形态纹理方面考虑较少,从而对低对比度区域的特征信息不敏感.针对此类问题,本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法 CSSWF (clustering segmentation based SWF),该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块,之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域.最后,对特征图中聚类块进行前后景分离,得到二值化结果图.本文使用FM、PSNR和DRD为指标,将现有方法和本文方法进行对比,实验结果表明,在自建的100张手写退化文档图像数据集下,本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定,在精准度和鲁棒性上优于对比算法.

融合特征注意力机制的非均匀光照图像增强算法

在非均匀光照环境下用户获取到的图像往往呈现亮度分布不均、细节丢失等特点。针对现有图像增强算法在处理非均匀光照图像时容易造成局部过度增强或增强不足等问题,提出一种融合特征注意力机制的非均匀光照图像增强算法(ULIEN)。通过学习非线性Gamma函数将非均匀光照图像映射为增强图像,引入亮度注意力图和通道注意力机制分别为图像不同的亮度区域和特征通道分配不同的学习权值,实现不同区域的图像增强。在训练过程中,ULIEN增强网络无需任何参考图像,通过一组无参考损失函数的设计驱动增强网络训练。实验结果表明,经所提算法增强后的图像在主观视觉方面能有效避免细节丢失、伪影、局部过增强或增强不足等问题,在BTMQI、ENIQA、TMQI、UNIQUE客观评价指标上分别可达3.727 0、1.109 6、0.903 0、0.755 7,相较于对照增强算法具有明显优势。

基于二维伽马函数的煤岩图像照度校正

为校正由多光源及聚光造成煤岩图像的不均匀光照,减小煤岩图像数据受干扰程度,利用实验模拟井下光照现象,分析不同光照下煤岩图像亮度变化趋势,通过Retinex和引导滤波理论计算图像的照度分量,在HSV色彩模型下保持色彩和饱和度分量不变,给出结合改进的二维伽马函数对亮度分量的二次校正算法。结果表明,与CLAHE、Retinex算法比较,文中算法在不均匀光照下,煤岩样原直方图整体亮度分量数据分别从[0.05,0.95]校正至[0.2,0.55],从[0.1,0.8]校正至[0.3,0.65],分别改善了不均匀光照的影响,较好地保持原有色彩。

基于深度学习的光照不均匀图像识别系统设计

为提升光照不均匀图像识别质量,提出一种基于深度学习的光照不均匀图像识别系统。硬件部分设计了AD8-PoCL高速图像采集卡和电荷耦合器件(Charge Coupled Device,CCD)增强相机,软件部分基于深度学习设计了光照不均匀图像识别算法及识别功能模块,实现了光照不均匀图像识别。系统测试结果表明,该系统的各项功能运行正常,应用价值较高。

基于迭代思想的自适应Niblack算法改进

针对文本及小物体图像识别时在光照不均匀工况下特征提取难度大、效率低问题,提出一种改进Niblack算法。利用迭代思想获取每个像素邻域的均值及标准差,使其与邻域窗口大小无关,避免了重复计算,降低了算法复杂度;在Sauvola算法基础上结合全局阈值Otsu算法及方差特性改进算法阈值,使其能自适应地调整阈值,逐点地进行图像二值化。为验证算法有效性,将其应用于文本、车牌及小物体图像二值化,与传统Otsu、Kittler、Niblack和Sauvola算法相比,算法获取的特征更清晰和准确,伪影和斑点等噪声更少,且与原Niblack算法相比,相同条件下其处理时间大幅度降低。

Enhanced imaging through turbid water based on quadrature lock-in discrimination and retinex aided by adaptive gamma function for illumination correction

This paper presents an improved method for imaging in turbid water by using the individual strengths of the quadrature lock-in discrimination(QLD)method and the retinex method.At first,the high-speed QLD is performed on images,aiming at capturing the ballistic photons.Then,we perform the retinex image enhancement on the QLD-processed images to enhance the contrast of the image.Next,the effect of uneven illumination is suppressed by using the bilateral gamma function for adaptive illumination correction.The experimental results depict that the proposed approach achieves better enhancement than the existing approaches,even in a high-turbidity environment.

嵌入式技术的光照不均图像边缘检测系统

为提取清晰、完整的光照不均图像轮廓,设计嵌入式技术的光照不均图像边缘检测系统。图像采集模块使用CMOS图像传感器采集光照不均图像,运用通信接口模块,将采集的图像传输到内嵌EP9315处理器的嵌入式模块,利用基于Canny算子的光照不均图像边缘检测方法,提取光照不均图像的完整轮廓,并通过HDMI显示模块,将实时光照不均图像和处理后边缘图像展示给用户,实现光照不均图像边缘检测。实验结果表明:该系统将CMOS图像传感器的帧频设置为300 fps,可采集到质量较高的光照不均图像;该系统的光照不均图像平滑处理和边缘检测能力均较为理想,且对于光线极差的夜间光照不均图像也能呈现出较优良的边缘检测效果。

一种面向非均匀光照的路面不平整检测新方法

针对基于图像处理的路面不平整检测易受非均匀光照影响的问题,提出一种非均匀光照产生阴影的路面不平整检测方法。该方法通过多尺度海森(Hessian)变换对路面图像进行滤波,分别获得高低频尺度下的路面整体轮廓信息与路面坑槽不平整细节信息,并利用海森矩阵特征值与特征矩阵获取路面不平整的坑槽检测,最终通过实际路面检测结果验证了提出方法的有效性。

数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像具有品质优,计算误差小和时间消耗较少等特点.

一种有效的低对比度水下图像增强算法

针对水下图像光照不均且对比度低的问题,提出一种新的水下图像增强算法。该算法首先利用去背景法获得照明均匀的前景图像;然后对传统的Butterworth同态滤波器进行改进,提高其高频增益并与相角结合,使得前景图像经改进的Butterworth同态滤波器滤波后,低频成分得到很好的抑制而高频成分被有效放大,从而获得高对比度的水下图像。实验结果表明,与其他算法相比,本文算法能有效地提高图像对比度。

一种基于变分Retinex的遥感影像不均匀性校正方法

提出一种基于变分Retinex的遥感影像灰度不均匀性校正方法。该方法在Retinex框架上,利用变分最优化技术和投影归一化最速下降法求解成像瞬间的照度分布,并以此为基础对遥感影像的灰度不均匀性进行校正。为提高运算效率,引入多尺度数值求解的策略。利用模拟影像和真实影像进行试验,并与传统方法进行对比分析,结果表明,本文方法能够在消除影像灰度不均匀现象的同时,有效保持影像本身的色彩和细节信息,同时还具有较高的运算效率。

照度不均匀图像的快速自适应灰度修正

针对实际应用中近距离成像产生的图像照度不均匀现象,从成像的光照模型出发,提出了一种具有自适应性的灰度修正方法,并与已有的灰度修正方法进行了对比分析。实验表明,该方法快速有效,并特别适用于基于高速图像处理的机器视觉系统。

光照不均匀图像的阈值分割

在机器视觉检测中,图像光照不均匀现象会增加后续处理的难度,因此需要对其进行有效的阈值分割。算法通过窗口分割提取原图的背景灰度图后,结合局部对比度调整系数,对图像进行背景均匀化处理,然后进行全局阈值分割。实验对具有典型光照问题的高分辨率线纹尺图像处理效果良好,平均时间在0.5 s以内。通过与其他几种算法的对比,证明了本算法处理效果最佳,所耗时间满足实时性,为目标的进一步测量工作奠定了良好的基础。

光照不均匀的结构光图像的条纹快速提取方法

结构光图像的条纹提取易受不均匀光照的影响,而提取的条纹精度是后续三维重建精确与否的重要前提,因此,如何消除不均匀光照的影响,准确提取结构光图像的条纹是本文研究的目标。文中提出了一种结合高斯滤波和均值滤波的处理算法,适用于光照不均匀的结构光图像的条纹提取。该算法既可以有效地消除不均匀光照对图像的影响,又保留了原始图像的特征信息,取得了良好的实验效果。为了加速滤波处理过程,文中使用可分离滤波器对算法进行改进,降低了计算复杂度,又使用基于GPU并行计算的CUDA技术对算法进行加速,使处理速度得到较大的提高。

基于图像技术的玉米叶部病害识别研究

针对野外光照条件下玉米叶部病害的图像识别问题,采用Retinex算法进行图像增强,消除光照的不利影响,在R-G灰度空间中运用自动阈值法进行病斑图像分割,提取病斑的颜色、纹理及不变矩特征,并采用主成分分析和支持向量机相结合的方法进行玉米叶片常见病害的分类识别。实验结果显示,小斑病、锈病和弯孢菌叶斑病的总识别精度为90.74%。表明本研究方法在自然光照环境下可获得良好的病害识别效果,具有一定的实用价值。

光照不均条件下的钢管图像分割算法研究

针对传统的全局阈值分割算法在复杂背景下分割不足的缺点以及传统局部动态阈值分割灰度不连续的缺点,在传统局部动态阈值算法的基础上进行了改进。该算法先求取每一局部子图像的阈值,再利用子图像的阈值求取局部动态阈值,最后用求得的局部动态阈值来求取所有图像像素的阈值。用此方法来分割大量无序堆放的钢管图像,实验表明,这种改进算法和几种传统算法比较,能够更精确地分割受光不均及多阴影的复杂背景图像,为后续统计钢管数量的工作奠定了基础。使得图像中钢管的识别率有了明显的提高,接近96%。

边缘信息引导的阈值图像分割算法

针对照度不均匀的图像提出了一种基于边缘信息构造阈值图像的分割算法。该算法着眼图像上目标、背景及照度在空间分布的连续性,利用边缘处梯度大、阈值容易确定的特点,以其边缘邻域中的极大值和极小值的均值作为该边缘处的阈值,然后以稀疏的边缘阈值为控制点,通过曲面拟合得到全图分布的阈值图像再对图像进行分割。该算法分割效果好,边缘吻合度高于其他典型算法,且抗模糊能力强,有利于平滑去噪,克服了基于边缘方法易受噪声影响的弱点。