文献类型：期刊文章

作　　者：王伟江[1] 彭业萍[1] 曹广忠[1] 郭小勤[1]

Wang Weijiang;Peng Yeping;Cao Guangzhong;Guo Xiaoqin(Shenzhen Key Laboratory of Electromagnetic Control,College of Mechatronics and Control Engineering,Shenzhen University,Shenzhen 518060,China)

机构地区：[1]深圳大学机电与控制工程学院深圳电磁控制重点实验室

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(U1813212,51677120);广东省自然科学基金(2018A030310522);深圳市科技计划(JCY20170818100522101);深圳大学自然科学基金项目(2017032)资助

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：8

起止页码：131-139

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时,采集得到的机柜表面图像质量低,造成缺陷检测误差。为此,提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先,采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图,利用高斯尺度空间理论建立光照模型,实现不均匀光照去除;其次,研究图像的双曲正切曲线性质,通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强;最后,采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价,同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测,进行对比分析验证。实验结果表明,该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强,机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%,F值提高了21%。

关 键 词：图像增强 卡通纹理分解  最优双曲正切曲线  表面缺陷检测

分 类 号：TP391.41]