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光照分量自适应校正的古城墙表面病害图像信息增强方法

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激光与光电子学进展 2022年第16期59卷 176-186页

作者：王金王慧琴王可王展西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 陕西省文物保护研究院陕西西安710075

针对太阳光照变化、物体间遮挡、拍摄角度偏差等干扰造成古城墙表面病害图像信息被隐藏,病害特征提取与识别效果不佳的问题,提出了一种基于光照分量自适应校正的古城墙表面病害图像信息增强方法。利用多尺度高斯函数连续卷积提取光照分... 详细信息

针对太阳光照变化、物体间遮挡、拍摄角度偏差等干扰造成古城墙表面病害图像信息被隐藏,病害特征提取与识别效果不佳的问题,提出了一种基于光照分量自适应校正的古城墙表面病害图像信息增强方法。利用多尺度高斯函数连续卷积提取光照分量,根据像素点光照分量与均值的偏差非线性变换关系确定Gamma参数,构造增强2D-Gamma函数自适应校正图像过亮和偏暗区域的亮度值,恢复隐藏信息;同时为解决2D-Gamma函数对高亮像素点亮度值衰减表征能力较弱问题,使用同态滤波在频域压制高亮区域的光照分量,减小亮度动态范围,增强图像高亮区域隐藏信息;并利用系数因子将亮度校正后图像与Sobel算子提取的边缘细节图像线性融合,重构获取细节清晰、纹理突出的古城墙表面病害增强图像。实验结果表明,对于受光照、遮挡等干扰因素影响可视性较差的图像,所提方法在保留原图像细节信息的同时有效解决了光照不均、遮挡和阴影等造成的图像信息隐藏问题,增强了古城墙表面病害图像特征,提高了病害识别的准确率。

关键词：图像信息增强多尺度高斯函数增强2D-Gamma 同态滤波线性融合

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

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北京理工大学学报 2016年第2期36卷 191-196,214页

作者：刘志成王殿伟刘颖刘学杰太原工业学院自动化系山西太原030008 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 中国人民公安大学人文社科部北京100038

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法.利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域... 详细信息

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法.利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理.通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.

关键词：图像增强光照不均匀二维伽马函数多尺度高斯函数

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钢板表面缺陷图像非均匀光照校正及分割算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第5期48卷 13-18页

作者：汤勃孔建益王兴东陈黎武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的... 详细信息

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的自适应校正,再将校正后的光照分量与原有的反射分量融合得到光照均匀的新图像.最后采用遗传算法选择最大熵阈值进行缺陷分割.结果表明:钢板表面缺陷图像的非均匀光照得到了有效改善,缺陷细节得到了较好保持;图像阈值分割缩短了寻找阈值的时间,能够有效检测出钢板表面的多种缺陷.

关键词：非均匀光照钢板表面缺陷多尺度高斯函数遗传算法最大熵阈值

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高反光陶瓷基片缺陷检测

湖北汽车工业学院学报 2022年第3期36卷 56-60页

作者：柴进平罗敏孙国浩谢石磊湖北汽车工业学院湖北十堰442002 河南诺米智能科技有限公司河南郑州450000

基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,在频域采用多尺度高斯函数估计出输入图像的光照分量,对其进行伽马变换以增强光照信息,然后由输入图像与光照信息图像的对数运算获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,实现对输入图像的校正... 详细信息

基于颜色恒常性理论的亮度感知Retinex模型,在频域采用多尺度高斯函数估计出输入图像的光照分量,对其进行伽马变换以增强光照信息,然后由输入图像与光照信息图像的对数运算获得仅包含物体本身特性的反射信息图像,实现对输入图像的校正。对校正后的图像依次进行频域带通滤波、基于全局的自适应阈值分割、形态学处理、亚像素精度的XLD轮廓提取等操作,根据提取结果来判断陶瓷基片表面有无缺陷。实际测试结果表明:该方法判断的准确度约为98.6%,检测时间约为0.21 s,满足工程需求。

关键词：多尺度高斯函数伽马变换带通滤波自适应阈值分割