高动态多光照环境下图像灰度校正方法研究

在高动态多光照环境下,采集的图像通常存在光照不均匀的现象,需对其进行灰度校正处理。当前图像灰度校正方法无法有效分离高动态多光照环境下图像的目标点与背景点,图像灰度校正效果不佳。为此,提出一种新的图像灰度校正方法,依据Retinex中的照度和反射模型对高动态多光照环境下的图像进行描述,通过投影思想对高动态多光照环境下的图像区域进行分割。针对页白区域,将其置为背景色;针对均匀区,通过全局处理方式对其进行灰度校正处理;针对阴影区域,通过采样法对其进行灰度校正处理,给出高动态多光照环境下图像灰度校正的详细过程。实验结果表明,采用所提方法对图像进行灰度校正处理后,图像质量高,细节丢失少,且处理速度快。     

光照不均匀颗粒图像的校正方法

在颗粒图像的采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀,这给后续的粒度分析和计数等操作带来困难。为了解决这一问题,本文在论述常用的各种校正算法特点的基础上,提出了基于同态滤波进行处理的方法。该算法通过对图像的频域空间进行处理,削弱了图像中的低频成分,适当增强了高频分量,降低了背景的光照不均匀对图像分析所造成的影响。实验证明,本文提出的方法简单有效,可以广泛应用到实际机器视觉系统中。     

利用小波的人脸图像光照补偿方法

本文针对光照不均匀的人脸识别率低提出了利用小波对光照不均的人脸图像进行光照补偿的方法。该方法先将待处理人脸图像求对数,在对数域中进行小波分解,将低频部分逼近标准光照的人脸图像的低频部分,对高频部分进行拉普拉斯滤波,锐化边缘,然后进行逆小波变换,最后求其指数得到最后的处理结果。实验表明该方法能有效提高人脸图像的视觉效果,起到补偿光照不均匀的效果。     

光照不均QR码图像二值化研究

Ostu算法因其具有算法实现简单等特点成为常用的一种图像二值化算法,但其对于不均匀光照下的QR码图像二值化处理效果不佳。针对Ostu算法这一缺点,提出一种解决方法：首先使用改进的同态滤波去除QR图像的不均匀光照的影响,然后采用Ostu算法对QR图像进行二值化。实验表明,使用该算法能有效克服不均匀光照的影响,二值化效果良好,条码识别率提高。     

基于空域的光照不均匀图像的增强和校正

针对光照不均匀引起的图像质量欠佳的问题,提出采用空域同态滤波处理使得图像偏暗部分得到增强的新方法:利用多尺度高斯函数提取出光照分量,采用光照分量与灰度图像融合的方法,校正图像过亮部分和偏暗部分。对于真彩色图像,先将图像由RGB空间转换到HSV空间,然后对亮度分量进行同态滤波和校正处理,最后将处理后的图像由HSV空间转换回RGB空间。仿真实验结果表明,对于光照不均匀的图像,采用空域同态滤波方法,具有容易实现、速度快等优点,能够取得较满意的处理效果。     

基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法

针对传统的灰度校正方法不能有效地校正全局光照不均匀的路面图像,提出基于统计特性的路面图像光照不均匀校正算法。算法根据路面图像自身的特点,以及正态分布特性,利用图像的均值和方差估计每个子块图像的背景灰度值,然后利用双线性插值的方法构造背景灰度矩阵,最后原图像减去背景灰度即可得到校正后的图像。仿真实验证实,该算法能有效地减少图像的光照不均匀,达到校正图像的目的。     

基于匀光处理的自适应裂缝分割与提取算法

针对光照不均匀与水体模糊效应导致水下图像中建筑物裂缝提取难度增加的问题,提出一种基于匀光处理的自适应阈值分割算法。首先,通过对全局图像进行匀光处理。在保护纹理信息的同时消除亮度分布不均的问题。然后,使用Hessian矩阵去除部分非裂缝信息,根据处理前后图像直方图的变化自适应确定分割阈值。最后,使用张量投票对分割结果进行线性增强,以实现去除噪声、连接裂缝片段的效果。实验结果表明:该算法不仅能对水下光照不均匀图像中的弱裂缝进行有效分割提取,同时也适用于常见水上裂缝图像。     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

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.      

基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

基于决策树的眼底图像渗出自动检测方法

自动视网膜图像渗出检测有助于糖尿病性视网膜病变的早期诊断,提出了彩色眼底图像视网膜渗出检测方法。该方法根据决策树理论,采用Messidor数据库,对视网膜图像进行分类,区分得到含渗出的病变图像和不含渗出的正常眼底图像。实验结果表明,针对不同光照下采集的眼底图像采用光照非均匀性的归一化处理,即使在光照变化的环境中,文中的方法仍然比眼科专家的人工判定表现出色,能很好地分割出渗出区域。     

一种光照不均匀图像的灰度校正方法

针对光照不均匀所引起的图像视觉效果不佳的问题,提出一种有效的灰度校正方法,即利用一种基于卷积变换与方差归一化相结合的图像光照均衡算法,使均衡后的图像有良好的视觉效果。实验结果表明,该方法能够有效地提升图像质量,同时不会损失细节信息。     

改进的高低帽变换对固定阈值二值化算法的优化

由于车牌识别系统大多工作在复杂的光照环境中,如何解决不均匀光照对车牌图像的影响仍然是车牌识别领域的一个难题。数学形态学中高低帽变换的重要用途就是校正不均匀光照对图像的影响,但如果直接将其用于车牌图像的二值化处理,因为图像的灰度值变换不大导致部分边缘损失,不仅不利于确定良好的阈值,而且检测结果也不理想。利用高低帽算法的特点,首先用形态学膨胀算法调整结构元素尺度,改进传统高低帽变换的边缘检测算法,然后利用检测图像边缘熵确定权值进行融合,再对其进行固定阈值二值化处理。实验证明这一方法有效提升了车牌图像的边缘灰度,减小了光线不均对车牌图像造成的影响,增强了车牌识别的准确度。     

基于引导图像滤波器的水下图像清晰化算法

水下图像降质主要受水体中光的前后向散射、光波衰减、水中浮游生物以及水下光照不均匀等的影响.针对传统的水下图像采集器所获取的水下图像存在光照不均匀、纹理细节模糊及对比度低等问题,建立了一种新的水下图像光学成像模型,并提出一种基于引导图像滤波器的水下图像增强算法.根据水下光线的传播特性,充分利用双边图像滤波器的平滑保边特性以估计散射光和图像局域对比度,同时考虑不同波长在水下传输的特性,得到更加准确的水下图像增强模型,然后依据此模型复原清晰图像,并对复原图像进行校正处理.结果表明,该算法能克服光照不均匀等困难,对水下图像进行实时处理,有效地提高了图像的清晰度,且该方法已成功应用于深海观测系统.     

基于改进粒子群算法的LED室内照明光照均匀性研究

传统基于室内照明的光源布局存在缺陷,导致光照度不均匀及能源的浪费。为了解决此类问题,文章以单个LED理论模型为基础,推导出LED阵列的照度分布函数,以目标平面光照强度的标准差作为评价函数,以目标平面平均照度为约束条件,通过改进的粒子群算法优化LED的位置,使目标平面上的光照均匀性达到最优。利用Matlab仿真出优化后的LED阵列的光照分布情况,对比其他2种LED阵列,并通过实验,利用图像处理对实际场景照明的效果进行检验,实验结果表明该方法可行。     

基于OpenCV的图像灰度校正算法的实现

由于实际视觉检测系统的光照、摄像、传感器灵敏度,以及光学系统等的不均匀性,图像处理过程中在进行质量检测和自动分级时,采集的图像会产生失真的现象.为减少或消除这种问题带来的影响,在对图像预处理方法进行分析的基础上,在Visual Studio 2010中利用OpenCV完成了同态滤波和减去背景的一系列算法,分别对光照不均匀和信噪比低的图像进行处理,并通过实例进行验证.结果证明了基于OpenCV的两种图像预处理方法对图像灰度校正的有效性.     

基于主成分分析的图像分割方法

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。     

基于小波子带图像的人脸光照归一化方法

数字人像识别技术的研究成果有广泛的应用前景,但光照问题是影响人脸识别技术关键的因素之一。对未知光源参数且具有左右光照不均匀的正脸图像,根据小波不同子带图像上的频率特点,提出了一种小波子带图像上的人脸光照归一化方法。在Yale B人脸库上的实验表明,新方法能较有效的解决人脸识别中的左右不均匀光照恢复问题,使人脸识别率有显著提高。     

织物纬斜检测图像光照不均匀的校正方法

为了解决在织物纬斜的检测过程中织物图像光照不均匀的问题,提出一种织物图像校正方法.首先,在每个像素点所处的列中,统计一个纬线宽度范围内像素值小于该点的个数,将统计结果作为该点的像素值;然后,按比例还原每个点的像素值,使每条纬线对应位置的像素值恢复到同一灰度水平;最后,把校正后的图像用Otsu法进行二值化,并与其他解决光照不均匀问题的经典方法进行对比.结果表明:文中方法能够很好地消除光照不均匀的影响,得到接近均匀光照下的二值图像.     

人眼定位算法研究与实现

基于2D Gabor函数与高等动物视觉皮层接受场的一致性,采用一种基于Gabor变换的眼睛定位方法:在对图像进行规一化处理以减少光照影响的基础上,利用Gabor变换后的图像在眼睛处的幅值较大的特点,通过投影方法得到眼睛的坐标。算法运算时间较短,结合简单有效的灰度投影分析,大大提高了定位的速度。实验结果表明,该算法能够精确地定位眼睛,并能克服非均匀光照、噪声以及饰件对眼睛定位的影响,对各种脸部姿势变化有较强的适应性。