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摘要
目的大坝水下裂缝图像存在非均匀亮度、低信噪比、低对比度等复杂情况,导致裂缝特征提取极为困难,本文提出一种改进暗通道先验的大坝水下裂缝图像自适应增强算法。方法首先对非均匀光照图像进行全局匀光处理和噪声抑制处理,在保护纹理信息的同时消除亮度分布不均的问题;其次改进暗通道先验理论,结合导向滤波方法,精确估算去噪恢复图像;然后对去噪恢复图像进行基于概率分布理论3σ原则的自适应分段线性增强;最后对增强图像从均值、方差、峰值信噪比、对比度和信息熵等方面进行整体定量评价。结果选取了2幅典型的水下光照不均匀大坝裂缝图像作为研究对象,采用本文提出的方法进行图像增强处理。将本文算法的增强效果与直方图均衡化、同态滤波、多尺度视网膜增强算法(MSR)以及带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法(MSRCR)的增强效果进行对比分析。为了测试本文方法的鲁棒性,对原图像增加椒盐噪声信号和高斯噪声信号,评估本文算法对包含确定分布噪声的抗干扰能力。本文方法相比以上其它方法,具有最好的增强效果,对2幅原始图像对应增强图像的峰值信噪比(PSNR)分别为42.77和41.49。结论仿真实验结果表明,本文方法能有效抑制水下图像噪声干扰,增强大坝水下裂缝图像的清晰度。本文方法对不同光照条件下大坝水下裂缝图像增强有很强的自适应性,对水下裂缝图像增强处理有效可行。
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单位常州工学院; 河海大学
