车载图像光照不均匀算法矫正设计

车载图像光照不均匀算法矫正设计

ID:306818

大小:100.72 KB

页数:9页

时间:2017-07-21

车载图像光照不均匀算法矫正设计 _第1页
车载图像光照不均匀算法矫正设计 _第2页
车载图像光照不均匀算法矫正设计 _第3页
车载图像光照不均匀算法矫正设计 _第4页
车载图像光照不均匀算法矫正设计 _第5页
资源描述:

《车载图像光照不均匀算法矫正设计 》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、毕业设计(论文)题目:车载图像光照不均匀算法矫正设计学院:机电工程学院专业班级:机械工程及自动化09级(5)班指导教师:职称:副教授学生姓名:学号:409020105161引言1.1课题背景图像是人类获取和交换信息的主要来源,是视觉的基础,而视觉又是人类重要的感知手段,所以,图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究示图感知的有效工具。图像处理是一门实用的学科,在军事公交、航空、航天、遥感、通信、医学、教育等领域得到广泛应用。近年来,随着信息技术的发展,图像资源日益丰富,图像增强在信息处理中占据了越

2、来越重要的位置。一方面,在图像产生过程中,由于图像是由光的反射形成的,常出现光源在景物上照射不均匀的现象,至使光照强的部分较亮,光照弱的部分较暗;另一方面,在图像生成和传输的过程中,经常会引起脉冲噪声,从而导致图像呈现出随机分布的黑白相间的噪声点。上述两种现象的存在,不仅破坏了图像的真实信息,还严重影响了图像的视觉效果。图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。很多场景由于条件的影响,图像拍摄的视觉效果不佳,这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果,比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征

3、参数等等,这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分,减弱或去除不需要的信息,其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说,比原始图像更适用。因此,这类处理是为了某种应用目的而去改善图像质量的。处理的结果使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统。应该明确的是增强处理并不能增强原始图像的信息,其结果只能增强村某种信息的辨别能力,这样使有用信息得到加强,从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种

4、类型的图像。例如,在军事应用中,增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标;在空间应用中,对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量;在农业应用中,增强遥感图像了解农作物的分布;在交通应用中,对大雾天气图像进行增强,加强车牌、路标等重要信息进行识别。在图像采集过程中,由于光照环境或物体表面反光等原因造成的图像整体光照不均,导致信息识读出现困难。按照图像光照不均匀的表现可以分为:图像整体灰度值低,由于采集图像时周围环境光照条件不佳或采集图像设备本身的问题,使得到的图像整体灰度值偏低、图像对比度低,感兴趣区

5、域难以识别,如红外图、夜晚时获取的图像;图像局部灰度值低,图像中一部分由于获取光照不足或位于阴影区域导致灰度值较低,与背景融合在一起,虽然与其他部分对比度高,但图像动态范围大,使提取出原始图像中这部分的信息出现困难;图像位于金属光滑表面或有弧度的物体表面,使得采集到的图像出现高光现象,如图1所示。高光现象不仅使图像信息难以提取而且改变了图像的原始面貌,导致进一步处理更加困难。1.2研究现状及发展趋势光照不均在一定程度上改变了图像的原始面貌,增加了进一步处理的困难程度。在图像分析过程中,一种最基本、最直接的方法

6、就是利用图像中不同区域的信息来识别图像中不同的物体。这种方法假设同类物体具有类似的特征,在灰度图像中是亮度,在彩色图像中则为物体的颜色。对于灰度图像,如果不同物体之间的亮度信息有较大的区别,那么就可以用简单的算法,比如基于直方图的二值化,把物体从图像中分割出来。这种方法虽然忽略了像素的空间分布而具有分割上的局限性,但由于其简单性,有很多研究者对不同的图像特性提出了不少有针对性的二值化分割算法,比如类间方差自动门限法,最佳熵自动门限法,矩不变自动门限法等。虽然这些方法基于不同的假定条件导出,但它们一般都在直方图

7、具有较好峰峰特性的时候才能得到较好的分割效果。对于光照不均匀,常见的处理方法包括以直方图均衡化法为代表的灰度变换法、基于照明反射模型的同态滤波法、Retinex增强方法以及梯度域增强方法等。以直方图均衡化法为代表的灰度变换法能使图像灰度分布更均匀,并增强图像对比度;但它没有考虑图像的频率信息以及细节信息,容易过增强图像。频域方法则针对图像频带宽的特点,充分利用频率信息将图像的高频部分与低频部分分开。基于照明—反射模型的同态滤波法将图像分为高、低频两部分,再进行滤波达到增强图像对比度同时压缩图像动态范围的目的。

8、Retinex增强方法使用高斯平滑函数估计原图像的亮度分量,应用光照补偿方法逼近反射图像。梯度域增强方法则对原图像的梯度进行处理,通过减小图像梯度值压缩图像动态范围,增大局部梯度值来增强图像边缘。1.3研究方法在监控等图像采集场合中,由于现场条件、拍摄角度及闪光灯使用不当等照度不均匀的原因,带有暗影或明亮区域的高动态真彩图像随处可见。为了尽可能地还原真实场景,获取更多有价值的现场或客体本身的信息,需

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。