[发明专利]图像特征增强方法、装置及可读存储介质

说明书

本发明涉及了一种用于工业智能相机的图像特征增强方法、装置及可读存储介质，该图像特征增强方法包括：接收待处理的原始图像及用户输入的排除因子；对所述原始图像进行自适应亮度处理，以获取第一中间图像；根据所述排除因子，对所述第一中间图像进行去除灰度干扰处理，并确定去除灰度干扰处理后的图像中的最大灰度值和最小灰度值；根据所述最大灰度值、所述最小灰度值及所获取的增强因子，对所述第一中间图像进行增强处理，以获取第二中间图像；对所述第二中间图像进行反亮度处理，以获取最终图像。实施本发明的技术方案，可在最大限度的保留图像信息的基础上增强图像灰度之间的对比度。

技术领域

本发明涉及机器视觉领域，尤其涉及一种用于工业智能相机的图像特征增强方法、装置及可读存储介质。

背景技术

在工业智能相机的实际使用中，经常会遇到因使用环境复杂而导致图像特征不强的问题，且由于图像中的某些偏离的灰度值的干扰，会对增强图像特征的结果造成影响，所以增强效果不佳。目前有些做法是通过增强图像对比度来增强图像特征，比如gamma变换、直方图均衡化、对数变换和指数变换等，这些方法有一定的作用，但是在实际使用当中，gamma变换的gamma值的选择是一个难点，一个gamma值很难增强所有类型的图像特征；使用直方图均衡化往往会出现图像失真，图像特征损失严重等问题。同样的，对数变换和指数变换也存在类似的问题，且这些方法由于都没有考虑图像中干扰灰度的影响，所以增强后的图像的特征并不能到达预期增强目的。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术存在的上述图像特征增强的效果不好的缺陷，提供一种用于工业智能相机的图像特征增强方法、装置及可读存储介质。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种用于工业智能相机的图像特征增强方法，包括：

步骤S10.接收待处理的原始图像及用户输入的排除因子；

步骤S20.对所述原始图像进行自适应亮度处理，以获取第一中间图像；

步骤S30.根据所述排除因子，对所述第一中间图像进行去除灰度干扰处理，并确定去除灰度干扰处理后的图像中的最大灰度值和最小灰度值；

步骤S40.根据所述最大灰度值、所述最小灰度值及所获取的增强因子，对所述第一中间图像进行增强处理，以获取第二中间图像；

步骤S50.对所述第二中间图像进行反亮度处理，以获取最终图像，其中，所述反亮度处理与所述步骤S20中的自适应亮度处理相关。

优选地，所述步骤S20包括：

步骤S21.计算所述原始图像的所有像素的灰度值的平均值μ；

步骤S22.判断所述平均值μ是否大于灰度级数的一半，并根据判断结果按照公式1对所述原始图像进行以下处理：

其中，G′为第一中间图像，G为原始图像，L为灰度级数。

优选地，所述步骤S30包括：

步骤S31.统计所述第一中间图像中各个灰度值的像素个数h_i；

步骤S32.根据公式2计算累积密度函数；

其中，N为所述第一中间图像的像素个数，L为灰度级数，p_i为所述第一中间图像中灰度值i的像素对应的概率密度，f(x)为累积密度函数；

步骤S33.根据公式3计算最大灰度值和最小灰度值；

其中，Min为最小灰度值，Max为最大灰度值，noiseCut为排除因子。