[发明专利]一种图像的灰度值校正方法及装置

说明书

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种图像的灰度值校正方法及装置，所述图像的灰度值校正方法包括如下步骤：获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为G_in(i,j)；计算各个像素点的背景灰度值，其中，像素点(i,j)的背景灰度值为G_s(i,j)；根据G_s(i,j)对G_in(i,j)进行修正得到G_correct(i,j)；根据G_correct(i,j)输出校正图像，其中，G_correct(i,j)为校正图像中像素点(i,j)的灰度值。本发明通过计算背景灰度值，并根据背景灰度值对待校正图像中各个像素点的灰度值进行修正，可以消除待校正图像中由于光照不均产生的亮度不一致问题。同时，待校正图像中的特征部分与特征周围部分之间的灰度值差异得以保留，为图像中特征的识别与提取提供了良好的基础。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体地说，涉及一种图像的灰度值校正方法及装置。

背景技术

图像采集时，由于收到光照条件的限制，采集到的图像中有时会存在光照不均匀的现象，呈现图像靠近光源部分较明亮，而远离光源部分较暗的情况，由此也就造成了所采集图像的灰度值分布跨度较大的情况。现有技术中，基于所采集的图像对其中的特征进行识别与提取时，主要依靠图像中特征部分与背景部分的灰度值差异辨别特征的位置与形状。然而，当图像的灰度值均一性较差时，特征部分的灰度值在小范围内能够区别于其周边的区域，但从整幅图像来看，其灰度值可能与图像中一些光照条件差别较大的部分较为接近。甚至可能出现特征部分的灰度值大小低于图像中较明亮部分的灰度值，但高于图像中较暗部分的灰度值的情况，给特征的识别与提取造成困难。

根据图像中灰度值差异进行特征识别与提取的一个应用方向为机器视觉技术用于板材的板面缺陷检测，但采集到的板面图像灰度值不均匀的问题限制了这一技术在板面缺陷检测中的应用。以刨花板为例，目前最为先进的刨花板生产设备是连续压机生产线，依靠工人在生产线上肉眼进行缺陷检测，效率底下。且工人长时间连续观察容易产生视觉疲劳，使得漏检率和误检率较高。采用机器视觉技术进行板面缺陷检测时，需要在生产线上进行板面图像的采集，从而根据采集到的图像进行板面缺陷检测。由于生产车间光照条件复杂，在采集刨花板板面图像时，通常需要架设人工光源。而受到生产车间内空间和板面幅面大小的限制，架设的人工光源往往无法在板面产生均匀的光照强度，进而造成板面图像中灰度值不均匀的情况，影响后续对板面缺陷的提取与识别。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种图像的灰度值校正方法及装置，能够消除图像中由于光照强度不均匀导致的灰度值不均匀现象，同时保留图像中特征部分与非特征部分的灰度值差异，有利于特征的识别与提取。

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

一种图像的灰度值校正方法，包括如下步骤：

获取待校正图像中各个像素点的灰度值，其中，像素点(i,j)的灰度值为G_in(i,j)；

计算各个像素点的背景灰度值，其中，像素点(i,j)的背景灰度值为G_s(i,j)；

根据G_s(i,j)对G_in(i,j)进行修正得到G_correct(i,j)；

根据G_correct(i,j)输出校正图像，其中，G_correct(i,j)为校正图像中像素点(i,j)的灰度值。

进一步地，还包括对灰度值G_in(i,j)进行第一次修正得到G_out(i,j)；