一種改進的干電池圖像增強方法

改造者：方 浩 李瑜煜 陳觀應 許偉明

一種改進的干電池圖像增強方法

改造者：方 浩 李瑜煜 陳觀應 許偉明

將干電池圖像的自身特點與傳統局部對比度增強算法相結合，提出了一種適用于干電池缺陷圖像增強的改進算法，可以較好的改善干電池圖像的模糊問題，并明顯的突出了圖像中的邊緣細節信息，加強了圖像缺陷的視覺效果，從而為后續的干電池缺陷檢測做好了鋪墊。

我國是干電池生產大國及消費大國，但目前干電池生產的在線質量檢測主要靠人工視覺檢測，這會造成生產成本的不斷增加及產品質量的不穩定，因而在干電池缺陷檢測中開展機器視覺檢測技術與應用研究有著積極的意義和較高的價值。底碗紙位于干電池底部，由于該處位置空間深而窄，光照不足，從外部采集圖像較為困難。通過CCD相機從外部采集的干電池缺陷圖像如圖1所示。圖2為對應的直方圖。

從圖1中可以看出，干電池缺陷圖像對比度較低，邊緣細節較為模糊。因而，本文針對干電池圖像的特點設計了相應的圖像局部對比度增強改進算法，以改善圖像的質量，提高清晰度，方便后續的圖像缺陷檢測。

傳統局部對比度增強算法

令f(i,j)，g(i,j)分別表示一幅圖像在增強前后像素點(i,j)的像素值，則傳統局部對比度增強算法的公式為：

其中，mf(i,j)表示原圖像中以像素點

(i,j)為中心的鄰域內的灰度平均值，k為比例系數，是用于調整像素點變化幅度的權值，當k＞1時，如果f(i,j)小于mf(i,j)，將會使g(i,j)小于f(i,j)，即降低像素點(i,j)的灰度值；相反，若f(i,j)大于mf(i,j)，則g(i,j)大于f(i,j)，即提高該像素點的亮度值。

該算法在增強圖像局部細節中具有一定的效果，但是，在使用該算法進行圖像增強時，無法調節比例系數k的值，因此，在圖像整體增強的同時，無法對圖像的不同區域進行一定的調整，局部對比度動態范圍受到限制，尤其是感興趣的目標部分。

結合直方圖局部峰值的改進算法

對于具有多個不同灰度區域的圖像來說，圖像的灰度直方圖也會在不同區域分別具有一個局部最大值。如果在圖像局部增強中恰當的利用該類圖像的灰度分布特點，可以較好的提高圖像的增強效果，因此，提出了一種基于灰度直方圖局部峰值的局部對比度優化算法。

圖1 干電池缺陷圖像

圖2 缺陷圖像直方圖

該算法的思想是：在對圖像進行傳統局部對比度增強算法之前，以圖像直方圖主要不同灰度區域的局部最大值對應的像素值作為標志點，接著，對于圖像中的每一個像素點，計算其灰度值與哪一個標志點的距離最近，并相應的調整局部對比度增強算法的權值。

該算法的具體步驟如下：

作出原始圖像的直方圖，求出主要的不同灰度區域的局部最大值，并以相應的灰度值作為標志點P1,P2,…,Pn；

對于圖像中的每個像素，計算其灰度值與所有標志點的距離即灰度差值的絕對值d1,d2,…,dn；

取所有距離中的最短距離并得到對應的標志點P；

遍歷圖像中的所有像素點，重復步驟（2）和（3）；

對圖像進行傳統局部對比度增強算法，并以標志點信息調整權值。

缺陷圖像增強實驗

為驗證本文所提出的改進算法可以在干電池缺陷圖像增強中能夠取得較好的效果，對采集的干電池缺陷圖像進行圖像增強，與傳統的局部對比度增強算法和基于對數變換的圖像局部增強算法進行比較，圖像增強效果如圖3所示。

從圖3可以看出，傳統局部對比度算法提高了各部分區域之間的對比度，但對于圖像中邊緣細節信息的增強效果不明顯；基于對數變換的局部增強算法需要通過大量的實驗才可以得到較好的系數值，并且該方法只能增強圖像中的低灰度區域對比度，其他區域未進行處理；對于本節提出的改進算法求出的標志點灰度值分別為2、80和248，對于灰度值距離2或248更近的像素點，設置加權系數為3，對于灰度值距離80更近的像素點設置的加權系數為1.5，從而不僅可以更好的提高干電池圖像中各部分區域之間的對比度，還較為明顯的突出了圖中各部分區域邊緣細節信息，有效地改善了缺陷部分的視覺效果。

結語

由于干電池生產線質量監控檢測采用人工目測的方法存在效率低、不穩定的問題，開展基于機器視覺的干電池缺陷自動檢測是必然趨勢，本文提出的干電池缺陷圖像增強改進算法可以較好地改善干電池圖像的模糊問題，并明顯的突出了圖像中的邊緣細節信息，加強了圖像缺陷的視覺效果，從而為后續的干電池缺陷檢測做好了鋪墊。

方 浩 李瑜煜 陳觀應 許偉明

廣東工業大學材料與能源學院

方浩（1990－）男，碩士研究生，研究領域為機器視覺、模式識別等；李瑜煜，男，副教授，研究領域為傳感器應用，機器視覺等；陳觀應（1988－）男，碩士研究生，研究領域為機器視覺、模式識別等；許偉明 （1991－）男，碩士研究生，研究領域為傳感器應用等。

10.3969/j.issn.1001-8972.2016.09.037