[发明专利]基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法

说明书

本发明实施例提供一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法，该方法包括：针对不确定成像条件下汽车涂装表面缺陷图像出现的光照不均匀问题，提出一种基于光照亮度两阶段快速调整的图像质量优化方法。该方法首先在第一阶段采用支持向量回归算法，通过光源位置预测其光照亮度等级值，将光照亮度调整到预测值；然后，在第二阶段采集汽车涂装表面缺陷图像，通过光照不均匀度评估算法计算图像的光照不均匀度值，以最小化图像光照不均匀度值为优化目标，迭代调整光照亮度。本发明应用于汽车涂装表面缺陷检测过程，可显著改善光照不均匀的汽车涂装表面缺陷图像的质量。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法。

背景技术

当前，由于位置不同、视角不同、距离不同、环境光照干扰不同等因素的影响，拍摄的图像易出现的光照不均匀的问题，如整体灰度低、局部灰度低和反光现象等，通常采用图像增强处理算法对采集后的图像质量进行修正，如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方法、Retinex算法、梯度域图像增强方法等。这些算法均属于图像后处理算法，受限于算法思想均具有较低的普适性、对复杂环境缺乏鲁棒性。此外、其处理效果也受限于图像本身的质量。

某些目标表面光滑，造成强反射、缺陷真实尺寸小成像时对成像条件敏感、局部表面区域面型复杂，如边缘、凹坑、缝隙、边角等，造成采集的图像严重光照不均，通过图像处理方法实现图像增强效果有限。

因此，亟需一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法。

发明内容

针对上述问题，本发明实施例提供一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法。

本发明实施例提供一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法，包括：

针对不确定成像条件下汽车涂装表面缺陷图像易出现的光照不均匀问题，提出一种基于光照亮度两阶段快速调整的图像质量优化方法，该方法适用于光照亮度可调的移动式图像采集模块，所述移动式图像采集模块由相对位置固定的光源和图像采集相机构成，所述光源与所述图像采集相机位于同侧，所述图像质量优化方法实现步骤如下：

步骤(1)：初始化，设定如下基本变量：

首先，设定问题变量和算法参数：

pos：所述图像采集模块所在待测车体相对位置，值为1、2、3、4，分别对应所述待测车体的前、右、后、左；

dist：所述图像采集模块中所述光源到被测对象表面的直线距离；

d：所述光源的光照亮度值，取值范围为0000-9999；

I_uneven：汽车车体涂装表面缺陷图像光照非均匀度值；

N_pue：光照过低像素，即灰度值低于预设下限阈值的像素点数量；

N_poe：光照过高像素，即灰度值高于预设上限阈值的像素点数量；

N_I：图像像素总数量；

α:光照过低像素与光照过高像素权重系数，取值为0.5；

d_u:调整光源亮度值一次调整的最小单元，默认为50；

步骤(2)：光照亮度初步预测与调整，根据输入数据X＝(pos,dist)，采用预训练的支持向量回归算法预测光照亮度值，然后将数值发送给光源亮度控制器，预训练的样本数据输入为X_j＝(pos_j,dist_j)，标签数据为光照亮度等级d_j；