基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法及系统，包括：将预处理图像均匀分块并绘制每一小块图像的像素分布直方图，根据预先设定的阈值优化直方图以及设置动态可调节的增强后图像灰度级范围后得到相应子图像块的像素变换函数，利用双线性插值的方法避免像素变换后子图像块之间的不连续现象。将预处理图像按照计算方法分块得到相应的四个计算区域，在不同区域内采取矩阵计算的方式批量处理像素点，从而获得对比度增强后的图像。本发明专利技术对焊缝图像对比度以及局部细节信息的动态增强有着显著效果达到图像批量预处理要求并且采用的矩阵计算方式加速处理过程达到工程实时应用的要求，为焊缝图像缺陷识别处理提供了有效保障。理提供了有效保障。理提供了有效保障。

【技术实现步骤摘要】
基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像预处理
，具体地，涉及一种基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法及系统，尤其是一种基于限制对比度的自适应直方图均衡化的图像对比度增强的快速处理方法。

技术介绍

[0002]生产过程中用于检测焊缝以及铸件是否含有缺陷的x光学影像往往存在光照不均匀，对比度较差的情况，从而影响图像的后续处理。将质量不佳的图像直接传入神经网络会大大影响最终结果，导致神经网络模型的失效。为改善此类情况，因此图像对比度增强算法的研究得到了广泛学者的关注，近年来针对图像特征、图像视觉效果、图像增强理论以及图像增强的自动实现等方面产出了大量研究成果。尽管目前对于图像对比度增强的研究有了比较多的成功，但是随着图像采集设备的广泛应用，图像拍摄场景中出现的问题也越来越复杂以及图像应用的需求也随着各类网络的出现变得更加多样化，加之图像对比度增强的效果目前还没有客观统一的评价标准，这对于图像对比度增强的研究显得尤为艰难，也存在着更多需要我们去解决的问题。目前对x光学影像图像进行前期的预处理图像增强方法包括线性变换、直方图均衡化、直方图规定化等单尺度图像增强算法。
[0003]其中全局直方图均衡化是图像增强领域中最基本、最常用的一种方法，其通过观察图像的直方图分布以及图像灰度范围对比度的变化等基础信息，来调整图像的对比度，算法核心是它把原图中灰度比较密集的区域转化成在全部灰度范围内的均匀分布，用到了累积分布函数变换的数学理论。直方图均衡化虽然改善了图像的对比度，并且运算复杂度低，适合进行图像粗略实时增强，但是全局直方图均衡化的方法存在增强噪声、无法保持图像亮度、对细节增强不够等缺点，并且容易出现过均衡的现象使得均衡后的图像出现失真严重。为改善全局均衡化带来的噪声增强以及细节不明显的缺点，出现了带限制的局部直方图自适应直方图均衡化算法，它通过对一个小正方形区域进行直方图均衡，将正方形中心的像素灰度变为均衡后的灰度，然后滑动正方形窗口，直到所有像素都与周围区域进行了一次直方图均衡，得到新的图像。此方法大大改善噪声以及细节不明显的问题，但是由于需要对每个像素点进行多次计算，算法复杂度过高耗时太长不利于工业环境的实时图像处理。
[0004]在公开号为CN103903254B的中国专利文献中，公开了一种X光图像处理方法、系统及X光图像处理设备，所述方法包括：获取待处理的X光图像；预处理所述X光图像，以去除所述X光图像中的噪声；计算所述X光图像的梯度图像；根据所述梯度图像的梯度直方图计算梯度阈值；将梯度图像中梯度值小于所述梯度阈值的所有像素点标记为种子点；将所述梯度图像和所述种子点作为分水岭算法的输入进行分水岭分割，得到X光图像的标记图像；对所述标记图像进行区域合并，二值化处理所述区域合并后的X光图像。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法及系统。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，包括以下步骤：
[0007]步骤S1：读取整体对比度不足的焊缝图像I(x,y)，将所述焊缝图像均匀划分为M
×
N个子图像记为Q
i
(x,y)，其中x,y代表相应像素点在图像中的位置坐标；
[0008]步骤S2：分别绘制每一个子图像Q
i
(x,y)的灰度分布直方图Hist
i
；
[0009]步骤S3：根据算法预先设定的对比度限制阈值对每一个子图像Q
i
(x,y)修订新的直方图分布Hist
′
i
；
[0010]步骤S4：设置动态可调节图像增强后灰度范围，并基于限制对比度直方图Hist
′
i
利用直方图均衡化的方法计算出灰度映射函数记为f
i
(Q
i
(x,y))；
[0011]步骤S5：将步骤S1中的焊缝图像I(x,y)划分为4个待计算区域S
j
(x,y)，分别为：对角区域，边界区域一、边界区域二以及中心计算区域；
[0012]步骤S6：分别对步骤S5中的4个计算区域给出插值计算函数F
j
(S
j
(x,y))；
[0013]步骤S7：将步骤S5中的图像计算区域转换成矩阵形式，分别带入到步骤S6中的插值计算函数中得到四个新的灰度矩阵；
[0014]步骤S8：连接步骤S7中得到的新的灰度值矩阵形成一个完整的灰度值矩阵，然后转换成图像后输出。
[0015]优选的，所述步骤S2包括：定义子图像的直方图：h(r
k
)＝n
k
，其中，r
k
是子图像灰度级区间[0，G]内第k级的亮度，n
k
是图像中等于亮度为r
k
的像素数，将每一个元素h(r
k
)除图像中的像素总数得到：
[0016][0017]其中n代表像素总数，P(r
k
)代表亮度r
k
出现的频率。
[0018]优选的，所述步骤S3包括：将步骤S2中直方图P(r
k
)的最大值记为P
max
，根据算法预先设定的对比度限制权重α得到限制对比度的阈值P
lim
＝α
×
P
max
，统计出现频率大于阈值P
lim
的亮度r
k
，计算超出部分的概率值得到超过限制对比度阈值的总和
[0019]对超过限制对比度阈值的亮度进行裁剪，将均匀分布至图像灰度范围[r
min
，r
max
]内，从而得到新的直方图分布Hist
′
i
以及新的直方图函数P
′
(r
k
)，r
min
和r
max
为图像中存在亮度的最大值和最小值，其中图像灰度范围内分配到的平均溢出频率为P
avg
，计算公式如下：
[0020][0021]优选的，所述步骤S4包括：
[0022]根据预先设定的图像增强权重β得到图像增强后的灰度范围[r_new
min
，r_new
max
]，其中r_new
min
和r_new
max
的具体计算公式如下：
[0023]r_new
min
＝β
×
r
min
[0024]r_new
max
＝β
×
(G
‑
r
max
)
[0025]然后根据步骤S3得到的直方图函数P
′
(r
k
)给出灰度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：读取整体对比度不足的焊缝图像I(x，y)，将所述焊缝图像均匀划分为M
×
N个子图像记为Q
i
(x，y)，其中x，y代表相应像素点在图像中的位置坐标；步骤S2：分别绘制每一个子图像Q
i
(x，y)的灰度分布直方图Hist
i
；步骤S3：根据算法预先设定的对比度限制阈值对每一个子图像Q
i
(x，y)修订新的直方图分布Hist
′
i
；步骤S4：设置动态可调节图像增强后灰度范围，并基于限制对比度直方图Hist
′
i
利用直方图均衡化的方法计算出灰度映射函数记为f
i
(Q
i
(x，y))；步骤S5：将步骤S1中的焊缝图像I(x,y)划分为4个待计算区域S
j
(x,y)，分别为：对角区域，边界区域一、边界区域二以及中心计算区域；步骤S6：分别对步骤S5中的4个计算区域给出插值计算函数F
j
(S
j
(x，y))；步骤S7：将步骤S5中的图像计算区域转换成矩阵形式，分别带入到步骤S6中的插值计算函数中得到四个新的灰度矩阵；步骤S8：连接步骤S7中得到的新的灰度值矩阵形成一个完整的灰度值矩阵，然后转换成图像后输出。2.根据权利要求1所述的基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，其特征在于：所述步骤S2包括：定义子图像的直方图：h(r
k
)＝n
k
，其中，r
k
是子图像灰度级区间[0，G]内第k级的亮度，n
k
是图像中等于亮度为r
k
的像素数，将每一个元素h(r
k
)除图像中的像素总数得到：其中n代表像素总数，P(r
k
)代表亮度r
k
出现的频率。3.根据权利要求1所述的基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，其特征在于：所述步骤S3包括：将步骤S2中直方图P(r
k
)的最大值记为P
max
，根据算法预先设定的对比度限制权重α得到限制对比度的阈值P
lim
＝α
×
P
max
，统计出现频率大于阈值P
lim
的亮度r
k
，计算超出部分的概率值得到超过限制对比度阈值的总和对超过限制对比度阈值的亮度进行裁剪，将均匀分布至图像灰度范围[r
min
，r
max
]内，从而得到新的直方图分布Hist
′
i
以及新的直方图函数P
′
(r
k
)，r
min
和r
max
为图像中存在亮度的最大值和最小值，其中图像灰度范围内分配到的平均溢出频率为P
avg
，计算公式如下：4.根据权利要求1所述的基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，其特征在于：所述步骤S4包括：根据预先设定的图像增强权重β得到图像增强后的灰度范围|r_new
min
，r_new
max
]，其中r_new
min
和r_new
max
的具体计算公式如下：r_new
min
＝β
×
r
min
r_new
max
＝β
×
(G
‑
r
max
)
然后根据步骤S3得到的直方图函数P
′
(r
k
)给出灰度映射函数中所需的直方图累积函数P_sum
′
(r
k
)，具体计算公式如下：根据直方图均衡化的基本计算公式可以得出子图像Q
i
(x，y)均衡化灰度映射函数为f
i
(r
k
)，其具体表达式如下：其中R(
·
)是取整函数，将完整图像通过得到M
×
N个相应子图像的灰度映射函数f
i
(r
k
)。5.根据权利要求1所述的基于动态CLAHE的焊缝图像快速预处理方法，其特征在于：所述步骤S6中根据双线性插值法结合子图像均衡化灰度映射函数给出四个计算区域的插值函数具体表达式：对角区域：F1(S
j
(x，y))＝f
i
(S
j
(x，y))边界区域一：F2(S
j
(x，y))＝(1
‑
u)*f
i
(S
j
(x，y))+u*f
i+1
(S
j
(x，y))边界区域二：F3(S
j
(x，y))＝(1
‑
w)*f
i
(S
j
(x，y))+w*f
i+4
(S
j
(x，y))中心计算区域：F3(S
j
(x，y))＝(1
‑
u)*(1
‑
w)*f
i
(S
j
(x，y))+u*(1
‑
w)*f
i+1
(S
j
(x，y))+(1
‑
u)*w*f
i
(S
j
(x，y))+u*w*f
i+1
(S
j
(x，y))。6.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立群，刘骁佳，戴铮，刘欢，危荃，王飞，周鹏飞，
申请(专利权)人：上海航天精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：