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摘要
针对包含钨极、送丝杆、金属氧化物等多要素的复杂场景下熔池图像对比度较低、干扰区域过多，致使熔池轮廓难以分割的问题，本文将CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）算法应用到熔池图像处理领域。首先对图像去噪，然后采用一种基于改进CLAHE算法的熔池图像分割算法对图像进行增强处理，然后利用Otsu算法对增强后的图像进行分割。该改进CLAHE算法方法结合了CLAHE算法和伽马校正，克服了原始图像对比度低，干扰区域多的缺陷。随机选取了3幅复杂场景下的熔池图像进行了处理，并与其他算法进行对比。结果表明，本文所提算法在增强效果和分割效果上均有明显提升，不仅改善了熔池边缘对比度，还抑制了干扰区域，提高了熔池轮廓分割的准确性和完整性，有助于自动焊精确识别熔池边缘，防止出现咬边，确保焊接质量。
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