对比度受限下直方图均衡化处理的木板纹路图像增强算法

摘要：

在木板纹路识别的工程应用中,光照不均匀等因素会产生对比度差的木板图像,将影响木纹的准确识别,针对此现象采用改进的对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对木板纹路图像进行增强处理,首先借助加权平均灰度化对原始图像进行灰度处理,再利用CLAHE算法将灰度图像分割成若干个大小相等连续的子块,选取合适的阈值对每个子块的直方图进行截取,将超过阈值的像素均分到其他的灰度级中,使用双线性插值对图像进行插值运算,得到对比度受限下直方图均衡化图像,最后使用双边滤波器(bilateral filter)对均衡化图像进行降噪保边处理.共用600幅木板图像,其中450幅图像作为训练集图像,150幅作为验证集图像,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)以及最终实验结论对比CLAHE算法和其他一些常规算法,工程运行结果表明:CLAHE方法处理木板纹理图像具有较好的运行效果,为木板纹理的准确识别提供了理论依据.

关键词：木板纹路识别、图像增强、对比度受限自适应直方图均衡化算法、双边滤波器、直方图均衡化

所属期刊栏目：20

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;机器人与智能系统市重点实验室资助项目

在线出版日期：2020-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：8629-8636