一种图像的灰度值校正方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种图像的灰度值校正方法及装置，所述图像的灰度值校正方法包括如下步骤：获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为G

【技术实现步骤摘要】
一种图像的灰度值校正方法及装置
本专利技术属于图像处理
，具体地说，涉及一种图像的灰度值校正方法及装置。
技术介绍
图像采集时，由于收到光照条件的限制，采集到的图像中有时会存在光照不均匀的现象，呈现图像靠近光源部分较明亮，而远离光源部分较暗的情况，由此也就造成了所采集图像的灰度值分布跨度较大的情况。现有技术中，基于所采集的图像对其中的特征进行识别与提取时，主要依靠图像中特征部分与背景部分的灰度值差异辨别特征的位置与形状。然而，当图像的灰度值均一性较差时，特征部分的灰度值在小范围内能够区别于其周边的区域，但从整幅图像来看，其灰度值可能与图像中一些光照条件差别较大的部分较为接近。甚至可能出现特征部分的灰度值大小低于图像中较明亮部分的灰度值，但高于图像中较暗部分的灰度值的情况，给特征的识别与提取造成困难。根据图像中灰度值差异进行特征识别与提取的一个应用方向为机器视觉技术用于板材的板面缺陷检测，但采集到的板面图像灰度值不均匀的问题限制了这一技术在板面缺陷检测中的应用。以刨花板为例，目前最为先进的刨花板生产设备是连续压机生产线，依靠工人在生产线上肉眼进行缺陷检测，效率底下。且工人长时间连续观察容易产生视觉疲劳，使得漏检率和误检率较高。采用机器视觉技术进行板面缺陷检测时，需要在生产线上进行板面图像的采集，从而根据采集到的图像进行板面缺陷检测。由于生产车间光照条件复杂，在采集刨花板板面图像时，通常需要架设人工光源。而受到生产车间内空间和板面幅面大小的限制，架设的人工光源往往无法在板面产生均匀的光照强度，进而造成板面图像中灰度值不均匀的情况，影响后续对板面缺陷的提取与识别。有鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种图像的灰度值校正方法及装置，能够消除图像中由于光照强度不均匀导致的灰度值不均匀现象，同时保留图像中特征部分与非特征部分的灰度值差异，有利于特征的识别与提取。为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：一种图像的灰度值校正方法，包括如下步骤：获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为Gin(i,j)；计算各个像素点的背景灰度值，其中，像素点(i,j)的背景灰度值为Gs(i,j)；根据Gs(i,j)对Gin(i,j)进行修正得到Gcorrect(i,j)；根据Gcorrect(i,j)输出校正图像，其中，Gcorrect(i,j)为校正图像中像素点(i,j)的灰度值。进一步地，还包括对灰度值Gin(i,j)进行第一次修正得到Gout(i,j)；所述根据Gs(i,j)对Gin(i,j)进行修正包括：根据Gs(i,j)对Gout(i,j)进行第二次修正得到Gcorrect(i,j)。进一步地，其特征在于，所述第一次修正为对Gin(i,j)进行幂指数变化，所述幂指数变换的公式为：其中，γ>0且γ不为1，且a的设定满足：0≤Gin(i,j)/a≤1，a的取值优选为225；优选地，所述γ的设定满足：0<γ<1；更优地，所述γ的设定满足：优选满足：其中，M为参数i所能取到的最大值，N为参数j所能取到的最大值，所述待校正图像的大小为M×N像素。进一步地，所述计算各个像素点的背景灰度值具体包括：获取n张背景图像，所述背景图像的大小与待校正图像的大小相同，所述背景图像与所述待校正图像在相同的光照条件下采集得到；获取每张背景图像中像素点(i,j)的灰度值，其中，第k张背景图像中像素点(i,j)的灰度值为G′k(i,j)；对灰度值G′k(i,j)进行幂指数变换得到Gk(i,j)，其中：计算背景灰度值Gs(i,j)，其中：进一步地，所述第二次修正为：根据Gcorrect(i,j)＝Gout(i,j)-Gs(i,j)+Δ计算Gcorrect(i,j)；其中，Δ为自然数，优选为正整数。进一步地，还包括在一定光照条件下采集待校正图像，将待校正图像划分为多个像素点；在相同的光照条件下采集n张背景图像，根据各张背景图像中像素点(i,j)的灰度值计算得到像素点(i,j)的背景灰度值Gs(i,j)。进一步地，所述图像的灰度值校正方法应用于板材的板面缺陷检测，所述待校正图像为待检测板材的板面图像；在相同的光照条件下采集n张背景图像包括：在与采集待检测板材的板面图像相同的光照条件下，对n张板面无缺陷的板材分别进行板面图像的采集。本专利技术的另一目的是提供一种图像的灰度值校正装置，用于实现上述所述的图像的灰度值校正方法，包括：灰度值获取模块，用于获取待校正图像中像素点(i,j)的灰度值Gin(i,j)并输送至计算模块；计算模块，与所述灰度值获取模块连接，用于计算背景灰度值Gs(i,j)，以及对Gin(i,j)进行修正得到Gcorrect(i,j)，并将Gcorrect(i,j)输送至输出模块；输出模块，与所述计算模块连接，用于根据Gcorrect(i,j)输出校正图像。进一步地，所述计算模块对Gin(i,j)进行修正包括：对灰度值Gin(i,j)进行第一次修正得到Gout(i,j)，以及根据Gs(i,j)对Gout(i,j)进行第二次修正得到Gcorrect(i,j)。进一步地，所述灰度值获取模块还用于从n张背景图像中获取每张背景图像中像素点(i,j)的灰度值，其中，第k张背景图像中像素点(i,j)的灰度值为G′k(i,j)；所述灰度值获取模块将灰度值G′k(i,j)输送至计算模块，所述计算模块根据灰度值G′k(i,j)进行计算得到背景灰度值Gs(i,j)；优选地，所述图像的灰度值校正装置还包括采集模块，所述采集模块与灰度值获取模块连接，用于在相同的光照条件下采集待校正图像和n张背景图像并输送至灰度值获取模块。采用上述技术方案后，本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果。本专利技术的图像的灰度值校正方法，通过计算背景灰度值，并根据背景灰度值对待校正图像中各个像素点的灰度值进行修正，可以消除待校正图像中由于光照不均产生的灰度值均匀性差的问题，同时能够保留待校正图像中特征部分与特征周围部分之间的灰度值差异，有利于图像中特征的识别与提取。本专利技术的图像灰度值校正方法，对待校正图像中各个像素点的灰度值先进行幂指数变换，一定程度上缩小了整幅图像中灰度值分布的跨度，并通过对变换幂指数γ的大小限定，使图像整体亮度得到提升，有利于对图像的后续分析。本专利技术的图像的灰度值校正方法，背景灰度值通过采集多张背景图像计算得到，可以更加准确地反应待校正图像采集时的光照条件，通过求取差值的方式对待校正图像中各个像素点的灰度值进行修正，可以有效消除灰度值不均匀的现象。本专利技术的图像的灰度值校正方法用于板材的板面缺陷检测时，可以对采集到的板面图像进行灰度值校正，消除板面图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像的灰度值校正方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为G

【技术特征摘要】
1.一种图像的灰度值校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为Gin(i,j)；
计算各个像素点的背景灰度值，其中，像素点(i,j)的背景灰度值为Gs(i,j)；
根据Gs(i,j)对Gin(i,j)进行修正得到Gcorrect(i,j)；
根据Gcorrect(i,j)输出校正图像，其中，Gcorrect(i,j)为校正图像中像素点(i,j)的灰度值。


2.根据权利要求1所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，还包括对灰度值Gin(i,j)进行第一次修正得到Gout(i,j)；
所述根据Gs(i,j)对Gin(i,j)进行修正包括：根据Gs(i,j)对Gout(i,j)进行第二次修正得到Gcorrect(i,j)。


3.根据权利要求2所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述第一次修正为对Gin(i,j)进行幂指数变化，所述幂指数变换的公式为：



其中，γ>0且γ不为1，且a的设定满足：0≤Gin(i,j)/a≤1，a的取值优选为225；
优选地，所述γ的设定满足：0<γ<1；
更优地，所述γ的设定满足：



优选满足：



其中，M为参数i所能取到的最大值，N为参数j所能取到的最大值，所述待校正图像的大小为M×N像素。


4.根据权利要求3所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述计算各个像素点的背景灰度值具体包括：
获取n张背景图像，所述背景图像的大小与待校正图像的大小相同，所述背景图像与所述待校正图像在相同的光照条件下采集得到；
获取每张背景图像中像素点(i,j)的灰度值，其中，第k张背景图像中像素点(i,j)的灰度值为G′k(i,j)；
对灰度值G′k(i,j)进行幂指数变换得到Gk(i,j)，其中：



计算背景灰度值Gs(i,j)，其中：





5.根据权利要求2-4中任意一项所述的图像的灰度值校正方法，其特征在于，所述第二次修正为：根据Gcorrect(i,j)＝Gout(i,j)-Gs(i,j)+Δ计算Gco...

【专利技术属性】
技术研发人员：周玉成，郭慧，赵子宇，王永正，陈龙现，
申请(专利权)人：山东建筑大学，江苏博瑞森瀛智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37