基于视觉特性的激光光斑图像分割方法研究

作者：张可人; 李夕雯; 冯祥

来源：激光杂志, 2023, 44(09): 114-119.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2023.09.114

• 视觉特性
• 激光光斑图像分割
• 平均灰度熵值
• 对比度增强
• 光斑梯度

由于激光光斑图像的对比度不足，难以观察图像背景与光斑之间的差别，影响分割效果，因此，提出基于视觉特性的激光光斑图像分割方法。该方法将待分割的激光光斑图像做网格划分处理，计算出网格图像的平均灰度熵值，根据平均灰度熵值选取多个样本块，采用SSD距离准则合成最佳样本块。根据样本块背景和光斑梯度之间的视觉特性区别，增强处理激光光斑图像，提高图像的对比度。完成对比度增强后，通过像素点的灰度分布视觉特性确定神经元的相关参数，根据最大二维Renyi熵准则分割激光光斑图像。实验结果表明，所提方法的定位评价函数为0.000 1,均方根误差为0.29,分割位置与光斑位置基本一致，分割精度接近100%。因此，说明所提方法的光斑定位误差小、均方根误差小、分割精度高。

• 单位
  电子科技大学成都学院