光照不均匀图像处理：灰度波动局部阈值分割算法

"这篇论文研究了光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法，旨在解决工业图像中常见的不均匀光照问题。论文提出的方法通过提取图像灰度波动曲线，迭代搜索满足特定波动幅度阈值的波峰和波谷点，然后在这些点之间确定浮动阈值以区分目标和背景像素。实验表明，与传统的二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法相比，该算法在分割效果和实时性方面有所提高。" 光照不均匀图像的处理是机器视觉和图像处理领域的一个重要挑战。在许多工业应用场景中，如质量检测、缺陷检测等，由于环境光照的影响，图像可能出现灰度不均匀，这会使得目标与背景的区分变得困难，影响后续的图像分析和识别。传统的全局阈值分割方法，如Otsu法和Tsallis熵法，虽然基于统计特性寻找最优阈值，但它们忽视了图像的空间信息，尤其在存在噪声和灰度交叉分布的情况下，分割效果可能不佳。 论文提出的灰度波动局部阈值分割算法首先从水平和垂直两个方向上提取图像的灰度波动曲线。这些曲线能有效地反映出光照不均匀带来的灰度变化。然后，通过迭代搜索这些曲线上满足预设波动幅度阈值的波峰和波谷，算法可以找到图像中可能对应目标边缘的位置。在每对交替的波峰和波谷之间，算法会设定浮动阈值，这些阈值能够动态适应局部光照的变化，更准确地划分目标和背景像素。 在确定了各个方向上的阈值之后，论文采取了相交操作，即合并水平和垂直方向上的分割结果，以进一步减少错误分割的可能性，增强分割的准确性。这种方法能够更好地处理光照不均匀导致的局部灰度差异，同时保持了较好的实时性，适合于实时或近实时的图像处理系统。 与现有的阈值分割算法对比，例如二维Otsu法、二维Tsallis熵法和Niblack法，论文中的灰度波动局部阈值分割算法在实验中显示出了更优的分割性能和更快的运行速度。这表明该方法对于处理光照不均匀的工业图像是一种有效的解决方案，有助于提高图像处理系统的整体效能。然而，实际应用中可能还需要结合其他图像预处理技术，如去噪、增强等，以进一步提升分割质量和鲁棒性。