【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理。具体涉及一种用于浆纱状态检测的图像增强方法。
技术介绍
1、随着工业自动化与智能制造技术的发展，对纺织品的质量监控变得尤为重要，特别是在浆纱工序中，为了确保产品质量的一致性和稳定性，需要对生产过程中浆纱进行质量检测，现有技术是采集浆纱的图像，然后进行图像分析和处理，以实现对浆纱的质量检测。
2、在图像采集过程中，由于设备之间存在的电磁干扰，图像传输会受到信号干扰的影响，进而导致图像中产生额外的噪声，进而影响图像质量以及后续检测结果，因此需要对采集的浆纱图像进行滤波去除噪声，以实现图像增强，如现有申请号为cn117974610a的中国专利申请文件，公开了一种基于图像处理算法的浆纱机筘齿区断纱检测方法，包括如下步骤：a、首先通过设置在浆纱机筘齿区域顶部的工业相机抓取浆纱机筘齿区域的图片，裁剪抓取的图片获取感兴趣区域，获取相减后图片的平均灰度值；b、对图片前处理后利用小矩形遍历的方法确定纱线的左右边界，采用灰度共生矩阵的方法得到图片竖直方向的对比度值；c、读取文件夹中的前十张图片，对文件夹中的十张图片使用均值滤波，并将后九张图片依次与第一张相减，对轮廓的高度，宽度和面积进行筛选，利用轮廓横坐标位置判定故障。
3、非局部均值滤波算法常用于图像去噪，非局部均值滤波算法是对每个像素点采用固定大小的滤波窗口进行处理，固定的窗口过大，会导致过度平滑，容易损失重要的图像细节，若固定的窗口过小，又无法充分抑制噪声影响，总之，对所有像素点采用同一固定大小的滤波窗口进行滤波，影响了滤波效果，导致图像增强的
技术实现思路
1、为解决对所有像素点采用同一固定大小的滤波窗口进行非局部均值滤波，影响滤波效果，降低了后续对浆纱图像进行质量检测结果的准确性的问题，本专利技术提出一种用于浆纱状态检测的图像增强方法，包括：
2、获取多帧浆纱图像的灰度图，以当前灰度图中任一像素点为目标像素点，根据所述目标像素点为噪声的可能性的大小确定所述目标像素点对滤波窗口大小的第一需求程度，所述第一需求程度与所述可能性为正相关；
3、计算所述目标像素点属于浆纱区域的第一可能性，为所述目标像素点的局部区域内所有像素点的梯度幅值的标准差，为所述局部区域内所有存在梯度变化的像素点的梯度方向与水平方向的夹角的正弦值的绝对值的方差，为所有存在梯度变化的像素点的主梯度方向的延伸线上与其梯度幅值一致的像素点个数之和，为自然指数函数；
4、将所述目标像素点的局部区域在连续多张灰度图中的灰度差异之和与所述第一可能性的乘积作为所述目标像素点属于浆纱区域的第二可能性，计算所述目标像素点对滤波窗口大小的第二需求程度，为所述第一需求程度，为所述第二可能性，为预设的调整参数；
5、利用所述第二需求程度自适应调整所述目标像素点的滤波窗口的大小，基于所有目标像素点调整后的滤波窗口进行自适应滤波以增强图像。
6、上述技术方案，通过多帧图像可以获得更稳定和可靠的数据，有助于减少单帧图像中的随机噪声影响，根据每个目标像素点为噪声的可能性来确定其对滤波窗口大小的第一需求程度，这种方法可以识别出噪声点，这使得滤波操作更具针对性，通过评估每个目标像素点属于浆纱区域的第一可能性，这有助于初步区分浆纱图像中的浆纱区域和背景区域，浆纱区域通常包含重要的图像细节，通过分析时间维度上的多帧图像中的灰度差异得到目标像素点属于浆纱区域的第二可能性，以更全面地评估目标像素点是否属于浆纱区域，能够更好地识别浆纱区域，结合了上述第一需求程度和第二可能性得到目标像素点对滤波窗口大小的第二需求程度，第二需求程度用于动态调整每个目标像素点的滤波窗口大小，得到每个目标像素点最合适的滤波窗口大小，这种方法能够针对不同的图像区域采用不同的滤波策略，通过自适应调整滤波窗口大小，可以在去除噪声的同时最大限度地保留图像的细节和纹理特征，从而提升图像质量，进而提高了后续检测的准确性。
7、进一步地，所述第一需求程度，为所述目标像素点为噪声的可能性，为当前灰度图中与所述目标像素点灰度值相同的所有像素点的数量。
8、上述技术方案不仅考虑了单个像素点的噪声可能性，还考虑了其在图像中的分布情况，使得第一需求程度更加准确地反映了像素点的实际滤波需求。
9、进一步地，利用所述第二需求程度自适应调整所述目标像素点的滤波窗口的大小的方法为：将所述第二需求程度和预设的滤波窗口尺寸的乘积向下取整后的值作为所述目标像素点调整后的滤波窗口的大小。
10、上述技术方案，结合了局部特征和全局设定，使得滤波窗口大小能够针对不同像素点的特性自适应地调整滤波窗口的大小，从而在去噪的同时更好地保留图像的细节和纹理特征。
11、进一步地，所述局部区域内所有存在梯度变化的像素点的确定方法为：在所述局部区域中，若某个像素点的灰度值与其四邻域像素点的灰度值完全一致，该像素点为不存在梯度变化的像素点；若四邻域中存在灰度值与该像素点的灰度值不一致的像素点，该像素点为存在梯度变化的像素点；所述四邻域像素点包括垂直方向上的两个邻域像素点和水平方向上的两个邻域像素点。
12、上述技术方案通过分析像素点与其直接邻域之间的灰度差异，区分出存在梯度变化的像素点和不存在梯度变化的像素点，从而能够准确地识别出图像中的细节特征，提高后续滤波处理的针对性。
13、进一步地，所述目标像素点为噪声的可能性的获取方法为：将所述目标像素点与其八邻域像素点的灰度差异之和作为所述目标像素点为噪声的可能性。
14、进一步地，所述自适应滤波采用非局部均值滤波算法。
15、进一步地，若所述第二需求程度和预设的滤波窗口尺寸的乘积向下取整后的值为偶数，将偶数自增1后的值作为所述目标像素点的调整后的滤波窗口的大小。
16、进一步地，所述目标像素点的局部区域是以目标像素点为中心，包含目标像素点及其周围个像素点的矩形区域，为预设的数量。
17、进一步地，所述存在方向梯度变化的像素点的主梯度方向的获取方法为：
18、计算该像素点的水平方向梯度幅值和垂直方向梯度幅值，并将和中的最大值对应的梯度方向作为该像素点的主梯度方向。
19、上述技术方案通过比较水平和垂直方向的梯度幅值，可以快速确定像素点的主要梯度方向，主梯度方向为水平方向或垂直方向，通常反映了浆纱区域的纱线的纹理走向，有助于识别图像中的浆纱区域边缘、纹理等关键特征。
20、本专利技术具有以下效果：
21、该方案通过多帧图像的灰度图分析，结合像素点的噪声可能性和纹理可能性的评估，在利用非局部均值滤波算法对灰度图进行滤波的过程中，动态调整每个像素点的滤波窗口大小，对非局部均值滤波算法进行了优化，这种方法不仅能够有效去除噪声，还能保留图像的重要细节，实现了更精准的图像增强效果，提高了图像的整体质量，一定程度上保证了后续检测的准确性和可靠性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述第一需求程度，为所述目标像素点为噪声的可能性，为当前灰度图中与所述目标像素点灰度值相同的所有像素点的数量。
3.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，利用所述第二需求程度自适应调整所述目标像素点的滤波窗口的大小的方法为：
4.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述局部区域内所有存在梯度变化的像素点的确定方法为：在所述局部区域中，若某个像素点的灰度值与其四邻域像素点的灰度值完全一致，该像素点为不存在梯度变化的像素点；若四邻域中存在灰度值与该像素点的灰度值不一致的像素点，该像素点为存在梯度变化的像素点；所述四邻域像素点包括垂直方向上的两个邻域像素点和水平方向上的两个邻域像素点。
5.根据权利要求2所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述目标像素点为噪声的可能性的获取方法为：将所述目标像素点与其八邻域像素点的灰度差异之和作为所述目标像素点为
6.根据权利要求3所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述自适应滤波采用非局部均值滤波算法。
7.根据权利要求3所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，若所述第二需求程度和预设的滤波窗口尺寸的乘积向下取整后的值为偶数，将偶数自增1后的值作为所述目标像素点的调整后的滤波窗口的大小。
8.根据权利要求4所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述目标像素点的局部区域是以目标像素点为中心，包含目标像素点及其周围个像素点的矩形区域，为预设的数量。
9.根据权利要求4所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述存在梯度变化的像素点的主梯度方向的获取方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述第一需求程度，为所述目标像素点为噪声的可能性，为当前灰度图中与所述目标像素点灰度值相同的所有像素点的数量。
3.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，利用所述第二需求程度自适应调整所述目标像素点的滤波窗口的大小的方法为：
4.根据权利要求1所述的用于浆纱状态检测的图像增强方法，其特征在于，所述局部区域内所有存在梯度变化的像素点的确定方法为：在所述局部区域中，若某个像素点的灰度值与其四邻域像素点的灰度值完全一致，该像素点为不存在梯度变化的像素点；若四邻域中存在灰度值与该像素点的灰度值不一致的像素点，该像素点为存在梯度变化的像素点；所述四邻域像素点包括垂直方向上的两个邻域像素点和水平方向上的两个邻域像素点。
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵耀斌，赵东应，王安发，刘康，
申请(专利权)人：陕西帛宇纺织有限公司，
类型：发明
国别省市：
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