[发明专利]一种基于直方图的隧道表面图像自适应增强方法

说明书

本发明公开了一种基于直方图的隧道表面图像自适应增强方法，包括以下步骤：S1.获取地铁隧道表面图像数据；S2.图像直方图自适应去噪修正；S3.图像直方图均衡化；S4.影像细节增强。本发明的一种基于直方图的隧道表面图像自适应增强方法，有效去除隧道反射影像中的噪声，较大程度的减少外界因素对后续地铁隧道病害分析检测的影响程度，同时还能够更加有效的避免因噪声导致的地铁隧道病害分析错误，提高了影像分析效率和准确度，较好的增强了反射影像的原有纹理细节特征，使之含有丰富的细节特征信息。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、图像处理分析等技术领域，具体为一种隧道表面图像图像自适应增强方法。

背景技术

近年来，随着我国社会的进步、经济的发展，我国新建了大批铁路隧道以供人们出行。但我国现有运营隧道建设年代不同,建设标准不一,养护维修标准不高,部分隧道建成时就存在质量缺陷,因而隧道总体技术状态较差，必须及时准确的进行长期的形变监测和病害调查以便及时发现和预报险情，保证隧道运营安全。

传统隧道质量检测方法以人工检查为主，结果依赖于检测人员水平，效率极低，远不能满足现场需求，这样子无法保证隧道的长期安全运行。而自动车辆扫描是近年来国内外兴起的一种新型无损检测技术,该技术获得的图像含有几何纹理信息,为实现隧道病害数字化管理开辟了新的视野。

但是，在扫描地铁隧道获取隧道表面图像的过程中，由于移动扫描设备移动过程中振动、和设备电器间的电磁干扰等原因，扫描得到的地铁隧道影像普遍存在一定的噪声或图像质量不佳，这对后期分析地铁隧道病害特征产生了很大的干扰，影响了病害分析的效率和准确度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于直方图的隧道表面图像自适应增强方法来解决现有技术中由于移动扫描设备移动过程中振动、和设备电器间的电磁干扰等原因，扫描得到的地铁隧道影像普遍存在一定的噪声或图像质量不佳的问题。

为解决以上技术问题，本发明提供的技术方案为：提供一种基于直方图的隧道表面图像自适应增强方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.获取地铁隧道表面图像数据：通过图像获取装置获取地铁隧道表面的图像，将获取到的隧道表面图像进行初步筛选，选取无缺失和纹理信息丰富的反射率影像；

S2.图像直方图自适应去噪修正：对图像采用直方图进行自适应去噪修正由于外界因素的干扰对获取的隧道表面图像带有的噪声；

S3.图像直方图均衡化：经过步骤S2的图像去噪修正处理后，采用直方图均衡化方法，使图像灰度分布均匀，增大反差；

S4.影像细节增强：采取基于零阶优化的图像细节复原方法恢复增强隧道表面图像的纹理细节特征信息。

进一步的，所述步骤S1中将获取的隧道表面的图像进行初步筛选的条件为：在获取到影像后，剔除影像信息缺失五分之一集以上的影像，对于带有明显白点、空洞丢失和严重位置偏移的影像，也进行剔除。

进一步的，所述步骤S2中图像直方图自适应去噪修正的具体步骤为：

(1)判断噪声：对隧道表面图像进行直方图的x轴方向进行统计，对于x轴上相邻的三个点，如果中间点在y轴上的值和其他两点在y轴上的值相差大于3倍但小于5倍，判断为低噪声区域；如果相差大于5倍以上，判断为高噪声区域；

(2)低强度噪声区域去噪：对于检测到的低噪声区域，采取滤波窗口大小为5的一维中值滤波进行去噪；

(3)高强度区域去噪：对于检测到的高噪声区域，采取滤波窗口大小为7的一维中值滤波进行去噪。

进一步的，所述步骤S3中直方图均衡化的具体步骤为：

(1)计算直方图分布概率：统计每一个灰度在整个图像中像素个数的占比，总和为1，记第i个灰度的直方图分布概率为p(i)；