烟草异物剔除系统中实时低照度图像增强算法

摘要：

为解决烟草异物剔除系统随照度衰减后系统剔除性能下降问题，采用优化的高斯同态滤波算法在系统中增设了图像增强功能。先将低照度烟叶图像从RGB（Red-Green-Blue）空间快速转换到HSV（Hue-Saturation-Value）空间，实现色彩与亮度的分离，采用实时性较高的空域同态滤波方法对亮度分量V进行增强，引入自适应系数对亮度进行拉伸，最后将HSV转换到RGB模式。结果表明，该方法能有效校正低照度图像的颜色、对比度和亮度，对光照不均有很好的均衡作用，具有较好的自适应性；能够较好地保持系统剔除性能，增强系统的可维护性、易操作性；与其他图像增强算法相比，本方法运算速度更快，能较好地满足实时增强彩色图像的需求。

关键词：烟草、异物剔除、低照度、图像增强、同态滤波、实时性

分类号：TS431(烟草工业)

在线出版日期：2015-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：96-100