基于通道拉伸和改进MSR的蜗轮副接触斑点图像增强算法

在蜗轮副接触斑点视觉检测中,摄像头所采集到的图像整体亮度较低、对比度低,导致图像检测结果不够理想,所以需使用图像增强技术,对图像的亮度、对比度等信息进行增强。为此,提出了一种基于通道拉伸和改进多尺度Retinex(MSR)的图像增强算法。首先,在低光照环境下,对图片进行了通道拉伸,增强了其饱和度和对比度,避免了图像增强过程中出现图像细节颜色失真的情况;然后,为了进一步增加图像细节的对比度,采用改进MSR算法对拉伸后的图像进行了处理,利用自适应权重双边滤波、tanh函数分别替换了传统MSR中的高斯中心环绕函数和对数函数,以减少细节信息的丢失;最后,采用自适应伽马变换对图像亮度做了进一步改善,使图像的质量更高,便于图像的后续处理。实验结果表明:与MSR、基于双边滤波改进的MSR增强算法相比,基于通道拉伸和改进多尺度Retinex的蜗轮副接触斑点图像增强算法的图像增强效果更好;进行图像增强后,图片的均值、标准差、信息熵、对比度相比于原图分别提高了48.3%、61.6%、7.1%、91.3%。研究结果表明:采用该图像增强算法之后,图像的质量和特征信息更好,有利于图像的检测和处理。