基于分割融合算法的WCE过曝光图像修正研究

当无线胶囊内镜(Wireless Capsule Endoscopy,WCE)工作时,进入摄像头的光源超过图像传感器能接收的范围,会导致拍摄图像产生过曝光现象,导致图像中存在颜色、细节信息缺失,从而影响医生或机器的诊断。因此,提出了一种基于分割融合算法的WCE图像过曝光区域修正方法。首先,对肠部息肉和溃疡局部曝光进行图像增强,降低普通区对过曝光区域的颜色影响;其次,提取图像的亮度和饱和度分量,分别采用模型1和模型2分割得到强、弱爆光区域分量,并在弱爆光区经拉普拉斯锐化处理后突出边缘信息;最后,将两分量融合得到过曝光区域掩膜,采用邻域镜像替换法填充修复得到修正后的图像。通过软件Matlab 2016进行仿真实验,结果表明,图像过曝光区域修正前后对比,像素点个数平均下降了97.8%,修正后得到了更加符合人眼所感知的图像,明显改善了图像纹理、颜色等,验证了所提算法对过曝光区域纹理和颜色增强的有效性。

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中,车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题,提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先,构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法,可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割;其次,针对车道线边缘特征复杂多变的情况,设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线;最后,采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法,实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明:在正常场景和多种复杂特殊场景下,所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势,可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。