机器视觉检测：光照不均匀图像的阈值分割算法

“光照不均匀图像的阈值分割.pdf” 这篇论文探讨的是在机器视觉检测中，如何解决图像光照不均匀的问题。光照不均匀是机器视觉领域常见的挑战，它会使得图像的某些区域过亮或过暗，从而影响后续的分析和处理。论文提出了一种基于阈值分割的算法来有效地处理这一问题。 首先，该算法采用窗口分割技术来提取图像的背景灰度图。窗口分割是一种局部处理方法，它将图像划分为多个小窗口，并对每个窗口内的像素进行独立处理，以减小光照不均匀的影响。这样可以区分出图像的前景和背景，有助于去除光照变化带来的干扰。 接着，算法结合了局部对比度调整系数对背景进行均匀化处理。局部对比度调整是根据相邻像素的灰度差异来调整当前像素的灰度值，以增强图像的局部对比度，使得图像的明暗变化更加平滑，有助于消除光照不均匀导致的阴影和亮度差异。 最后，经过背景均匀化的图像再进行全局阈值分割。全局阈值分割是将图像中的所有像素按照一个统一的阈值分成两类（通常是前景和背景），以此达到分离目标和背景的目的。这种方法简单且计算效率高，适用于实时处理。 实验部分，论文使用高分辨率线纹尺图像作为测试对象，这类图像常面临严重的光照不均匀问题。结果显示，提出的算法在处理这类图像时表现出良好的效果，平均处理时间小于0.5秒，满足了实时性的要求。此外，通过与其他几种常见算法的比较，证实了该算法在处理光照不均匀图像时的优越性能。 关键词涉及的领域包括机器视觉、光照不均匀、背景提取和阈值分割。机器视觉是利用计算机模拟人类视觉功能，实现对图像的识别、分析和理解的技术。光照不均匀是机器视觉中的一个重要问题，背景提取是预处理步骤，旨在消除背景噪声，突出目标特征。阈值分割是图像处理的基本技术，用于将图像二值化，便于后续的分析。 这篇论文的研究成果对于提升机器视觉系统的检测精度和稳定性具有重要意义，为后续的目标测量工作提供了可靠的基础。通过优化的阈值分割算法，可以有效地应对光照不均匀问题，提高机器视觉系统在实际应用中的性能。