基于图像序列分析的线扫描图像动态非均匀性校正方法技术

本发明专利技术提供基于图像序列分析的线扫描图像动态非均匀性校正方法，首先为当前要校正的图像选择k（k=1,2,…,∈Z）幅图像，并设定一个理想的期望值q；然后求出所有k幅图像的各列上的像数值的平均值，得到一个均值向量，再利用该均值向量与所设定的理想期望值的比值作为校正系数来校正图像，从而得到一个背景均匀、缺陷轮廓分明、便于后续缺陷目标定位的新图像。该方法可有效克服检测对象材料规格、厚度等参数、检测角度、板型一致性以及光源照度衰减等因素变化的影响，动态实时得到一个灰度分布均匀，清晰度高的，检测目标被显著增强的理想图像，在很大程度上简化了后续图像处理难度，有效提高整体系统的实时性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高反光材料表面线扫描图像非均匀性校正的方法，尤其涉及一种，应用于冶金、造纸、纺织等行业线扫描表面视觉智能检测，属于先进制造技术及设备

技术介绍
在有色加工或钢铁加工领域内，对金属表面的质量要求越来越高，在金属板带材表面质量检测中，机器视觉检测技术正在取代传统的人工检测，成为高精板带生产必备的质量检测设备。而图像质量是带材表面缺陷检测效果的一个至关重要的因素，直接关系到缺陷图像的分割和定位效果，图像背景一致性越好，越容易检测出目标缺陷，越能简化图像后续的处理过程，从而进一步提高视觉检测系统的整体实时性。 理想情况下，当相机对均匀的表面成像时，所得图像所有像素灰度值理论上应该相同，但在实际应用中，由于现场光照的不均匀，镜片中心和镜片边缘的响应不一致，线阵相机各像元的光电响应不一致，固定的图像背景噪声等因素的影响，表面成像时，得到的图像的像素值差异比较大，图像的横向分布很难达到理想的一致性，一般中间亮，两边暗，虽然某些应用场合可以通过传统平场校正的方法减轻这种情况，但在实际应用中，由于检测对象规格、检测环境等因素完全可能处在不断变化过程中，采集系统依然很难保证图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于图像序列分析的线扫描图像动态非均匀性校正方法，其特征在于包含以下步骤：首先，为要校正的图像选定k（k=1,2,…,k∈Z）幅图像进行图像列上元素求和，得和向量S=(S1,S2,…,SM)，其中Sj为k幅图像第j列上的像素值之和，M表示总列数；进而，计算均值向量：？Mean=Sk·N=1k·N(S1,S2,...,SM)，其中N表示每幅图像每列上的像素个数；接着，用给定的期望值q与均值向量Mean，求得校正系数f=k·N·q(1S1,1S2,...,1SM)；最后，通过转换系数校正图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：黄秀琴，罗新斌，贾建昇，邢青青，王龙，郑文胜，
申请(专利权)人：苏州有色金属研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：