科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对现有织物表面瑕疵图像增强算法仍存在无法兼顾改善对比度和增强瑕疵细节特征的问题,提出了一种融合对比度受限直方图均衡化(CLAHE)对比度增强和非锐化掩模细节增强的图像增强算法。首先,将采集到的白坯布瑕疵图像加权灰度处理;然后对灰度图像进行CLAHE处理,得到改善对比度的图像,对灰度图像进行基于均值滤波的非锐化掩模锐化处理,得到细节增强图像;最后将改善对比度后的图像作为输入图像,细节增强图像作为引导图像,进行引导滤波,实现图像增强。通过主观评价和客观评价指标对算法处理结果进行多组对比分析,其中融合算法的MG、 PSNR和信息熵值均最大,并对算法处理后图像进行瑕疵识别,融合算法准确率最高,达到98%以上。结果表明,融合算法有效改善织物瑕疵图像对比度的同时也增强了瑕疵细节信息,有利于提高后续瑕疵识别和分类的准确性。
- 单位
