基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明专利技术涉及基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，该方法包括：采集钛合金锻件RGB图像，将其分离为多个通道图像；根据每个通道图像的若干个像素区域，获取每个通道图像的每类像素区域的分散程度，基于分散程度，获取每个通道图像的像素复杂程度；根据所述像素复杂程度以及通道图像中的灰度值变化与梯度值的分布情况，获取每个通道图像的重要程度；获取每个通道图像的对比度；基于所述通道图像的像素复杂程度、重要程度以及对比度，获取每个通道图像的伽马值对每个通道图像进行增强，本发明专利技术获取的各通道图像的伽马值与图像特性匹配，提高了增强效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理。更具体地，本专利技术涉及基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法。

技术介绍

1、由于钛合金具有强度高、耐腐蚀等多种良好的优势，因此钛合金锻件在航空航天等多种领域具有广泛的应用，在使用钛合金锻件时需要确保其质量问题。而在对钛合金锻件表面缺陷进行检测时，为了提高钛合金锻件表面细节的可见性需要通过伽马变换对图像进行处理，使钛合金锻件表面的缺陷细节更容易被检测出来。

2、目前授权公告号为cn107527333b的专利文件公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，步骤如下：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。

3、上述方法中的伽马变换算法是通过自适应伽马值实现图像细节的增强，对不同的图像的增强效果依赖着伽马值的大小，但是若选择的伽马值与本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述像素区域的获取，包括：

3.根据权利要求1所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述像素区域的类型获取，包括：

4.根据权利要求1或3所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述第i个通道图像的第z类像素区域的分散程度的获取，包括：

5.根据权利要求1所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述获取各通道图像的重要程度，包括：

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【技术特征摘要】

1.基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述像素区域的获取，包括：

3.根据权利要求1所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述像素区域的类型获取，包括：

4.根据权利要求1或3所述的基于图像智能增强的钛合金锻件辅助检测方法，其特征在于，所述第i个通道图像的第z...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世鹏，牛林，王淑斌，马彪，车浩，程晨，
申请(专利权)人：汉中群峰机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：