CN110378856A - 一种隧道表面二维激光图像增强处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,包括以下步骤:步骤S1:采集待测隧道表面二维激光图像;步骤S2:根据待测隧道表面二维激光图像像素值特征,确定曝光消除算法阈值;步骤S3:采用直方图均衡化处理待测隧道表面二维激光图像,得到均衡化后的二维激光图像;步骤S4:根据拉普拉斯增强算法强化均衡化后的二维激光图像目标特征,并利用高斯滤波消除图像噪音,得到处理后的二维激光图像;步骤S5:根据处理后的二维激光图像,识别图像拼接缝位置信息;步骤S6:根据图像拼接缝位置信息,采用灰度值处理算法消除拼接缝,得到增强后的二维激光图像。本发明能够有效改善图像高像素域与低像素的协调性,并增强隧道图像的细节信息效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,具体涉及一种隧道表面二维激光图像 增强处理方法。
背景技术
目前,图像增强算法分为空域法和频域法两大类,空域法通过分 析局部像素对中心像素的影响,对中心像素进行调整。代表算法有直 方图均衡化,直方图均衡化的优点是对曝光过度或者曝光不足照片中 可以进行更好的细节展示,缺点是它对处理的数据不加选择,可能会 增加背景杂讯的对比度从而降低有用信号的对比度,使变换后的灰度 级减少,某些信息消失。频域法是通过一定的规则修正图像的变换系 数,再进行逆变换实现图像增强,代表算法有傅里叶变换和拉普拉斯 变换。拉普拉斯变换可以得到图像的轮廓,从而进行图像增强,缺点 是在变化过程中会产生噪音,影响图像的质量。目前关于隧道图片的 研究主要集中在隧道病害的检测与识别,而针对隧道图像进行增强的 研究相对较少。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种隧道表面二维激光图像增 强处理方法,能够有效改善图像高像素域与低像素的协调性,并增强 隧道图像的细节信息效果。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,包括以下步骤:
步骤S1:采集待测隧道表面二维激光图像;
步骤S2:根据待测隧道表面二维激光图像像素值特征,确定曝光 消除算法阈值,并根据曝光消除算法消除图像局部曝光;
步骤S3:采用直方图均衡化处理待测隧道表面二维激光图像,得 到均衡化后的二维激光图像;
步骤S4:根据拉普拉斯增强算法强化均衡化后的二维激光图像目 标特征,并利用高斯滤波消除图像噪音,得到处理后的二维激光图像;
步骤S5:根据处理后的二维激光图像,识别图像拼接缝位置信息;
步骤S6:根据图像拼接缝位置信息,采用灰度值处理算法消除拼 接缝,得到增强后的二维激光图像。
进一步的,所述步骤S2具体为:
步骤S21:将待测隧道表面二维激光图像灰度值从小到大排序;
步骤S22:像素在第5百分位数之下的不作调整,超过第5百分位数 的像素点按照公式(1),(2)调整灰度值:
式中,图像灰度的标准差;图像的灰度平均值;图 像灰度标准差离散系数;Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度 值;p5:为第5百分位数的灰度值。
进一步的,所述步骤S4具体为:
步骤S41:在均衡化后的二维激光图像上分别对x方向和y方向求 二阶偏导;
步骤S42:将两个方向上的二阶偏导相加,得到拉普拉斯图像,对 拉普拉斯处理后的图片进行高斯滤波去除噪音。
进一步的,所述步骤S5具体为:
步骤S51:根据处理后的二维激光图像,利用垂直方向直线检测算 法得出图像上的竖向直线;
步骤S52:利用霍夫直线检测算法设置直线长度过滤掉非拼接缝 的竖向直线,得到最终的图像拼接缝位置信息。
进一步的,所述步骤S6具体为:
步骤S61:根据图像拼接缝位置信息,预设拼接缝两边范围为30 个像素点;
步骤S62:根据公式(3)为拼接缝左边灰度值处理算法和公式(4) 为拼接缝右边灰度值处理算法,消除接缝左右的灰度值跳跃;
p'L(i,j)=pL(i,j)+[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[i-(z-30)]/30 (3)
p'R(i,j)=pR(i,j)-[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[z+30-i]/30 (4)
式中,P'L(i,j):拼接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值; P'R(i,j):拼接缝右边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;PL(i,j):拼 接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;PR(i,j):拼接缝右边图 像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;z:图像拼接缝横坐标位置。
步骤S63:根据式(5)计算拼接缝新的灰度值,得到增强后的二维 激光图像
pf(i,j)=[p(i+w,j)+p(i-w,j)]/2 (5)
式中,Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;w:图像拼 接缝宽度。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果:
本发明能够有效改善图像高像素域与低像素的协调性,并增强隧 道图像的细节信息效果。
附图说明
图1是本发明
图2是本发明一实施例中的隧道表面原始图像;
图3是本发明一实施例中的隧道局部曝光消除效果图;
图4是本发明一实施例中的隧道细节增强效果图;
图5是本发明一实施例中的拼接缝消除效果图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1,本发明提供一种隧道表面二维激光图像增强处理方 法,包括以下步骤:
步骤S1:采集待测隧道表面二维激光图像;
步骤S2:根据待测隧道表面二维激光图像像素值特征,确定曝光 消除算法阈值,并根据曝光消除算法消除图像局部曝光;
步骤S3:采用直方图均衡化处理待测隧道表面二维激光图像,得 到均衡化后的二维激光图像;
步骤S4:根据拉普拉斯增强算法强化均衡化后的二维激光图像目 标特征,并利用高斯滤波消除图像噪音,得到处理后的二维激光图像;
步骤S5:根据处理后的二维激光图像,识别图像拼接缝位置信息;
步骤S6:根据图像拼接缝位置信息,采用灰度值处理算法消除拼 接缝,得到增强后的二维激光图像。
参照图2,在本实施例中,所述步骤S2具体为:
步骤S21:将待测隧道表面二维激光图像灰度值从小到大排序;
步骤S22:像素在第5百分位数之下的不作调整,超过第5百分位数 的像素点按照公式(1),(2)调整灰度值:
式中,图像灰度的标准差;图像的灰度平均值;图 像灰度标准差离散系数;Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度 值;p5:为第5百分位数的灰度值。
参照图3,在本实施例中,所述步骤S4具体为:
步骤S41:在均衡化后的二维激光图像上分别对x方向和y方向求
二阶偏导;
步骤S42:将两个方向上的二阶偏导相加,得到拉普拉斯图像,对 拉普拉斯处理后的图片进行高斯滤波去除噪音。
进一步的,所述步骤S5具体为:
步骤S51:根据处理后的二维激光图像,利用垂直方向直线检测算 法得出图像上的竖向直线;
步骤S52:利用霍夫直线检测算法设置直线长度过滤掉非拼接缝 的竖向直线,得到最终的图像拼接缝位置信息。
在本实施例中,所述步骤S6具体为:
步骤S61:根据图像拼接缝位置信息,预设拼接缝两边范围;取左 右两边距离拼接缝20-40个像素点得到的效果较好,本实施中取30 个像素点。
步骤S62:根据公式(3)为拼接缝左边灰度值处理算法和公式(4) 为拼接缝右边灰度值处理算法,消除接缝左右的灰度值跳跃;
p'L(i,j)=pL(i,j)+[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[i-(z-30)]/30 (3)
p'R(i,j)=pR(i,j)-[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[z+30-i]/30 (4)
式中,P'L(i,j):拼接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值; P'R(i,j):拼接缝右边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;PL(i,j):拼 接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;PR(i,j):拼接缝右边图 像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;z:图像拼接缝横坐标位置。
步骤S63:根据式(5)计算拼接缝新的灰度值,得到增强后的二维 激光图像
pf(i,j)=[p(i+w,j)+p(i-w,j)]/2 (5)
式中,Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;w:图像拼 接缝宽度。
实施例1:
本实施例中道路检测车采用高性能的车载计算机配合各种传感器 采集数据与储存数据,采用自动化的数据采集;检测车采集速度可达80km/h;每次采集跨度1/2隧道壁,检测车安装有16个相机,在采 集完毕后将相机采集图像按位置拼接;
隧道中的照明灯光会影响图像采集的质量,造成图像出现曝光 现象,根据步骤S2进行消除局部曝光的处理:
步骤S21:将待测隧道表面二维激光图像灰度值从小到大排序;
步骤S22:像素在第5百分位数之下的不作调整,超过第5百分位数 的像素点按照公式(1),(2)调整灰度值:
式中,图像灰度的标准差;图像的灰度平均值;图 像灰度标准差离散系数;Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度 值;p5:为第5百分位数的灰度值。
本实施例中,一张隧道表面图像由多个子图像拼接而成,由于 车载相机所处位置不一样,所得子图像的灰度值有差别,在拼接时会 出现拼接处灰度值跳跃问题。为解决拼接缝问题,首先是在图像上找 到拼接缝的位置信息。以之前处理过程中得到的拉普拉斯图像为基础, 利用垂直方向直线检测算法得出图像上的竖向直线,然后利用霍夫直 线检测算法设置直线长度过滤掉非拼接缝的竖向直线,最终得出拼接 缝在图像上的位置信息。
由于要调节接缝左右的灰度值,首先需要确定所处理的拼接缝两 边范围。范围太小,会造成灰度变化率大,范围太大,在某些图像上 会造成图像信息被覆盖。经过多次试验,取左右两边距离拼接缝20-40 个像素点得到的效果较好,本实施例中中取30个像素点。然后通过 像素点与拼接缝的距离设置权重,并将处理过程分为左右两部分处理, 公式(3)为拼接缝左边灰度值处理算法,公式(4)为拼接缝右边灰 度值处理算法。采用公式(3)和公式(4)处理的优点有二;第一, 把距离设置为权重可以让灰度值调整区域与未调整区域完美的衔接; 第二,左右两边分别计算能够消除接缝左右的灰度值跳跃问题。最后, 进行拼接缝消除,令拼接缝的灰度值为处理后的接缝两边像素的平均 值,如公式(5)所示,效果图如附图5所示。
p'L(i,j)=pL(i,j)+[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[i-(z-30)]/30 (3)
p'R(i,j)=pR(i,j)-[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[z+30-i]/30 (4)
式中,P'L(i,j):拼接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值; P'R(i,j):拼接缝右边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;PL(i,j):拼 接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;PR(i,j):拼接缝右边图 像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;z:图像拼接缝横坐标位置。
pf(i,j)=[p(i+w,j)+p(i-w,j)]/2 (5)
式中,Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;w:图像拼 接缝宽度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明申请专利范围所 做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (5)
1.一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:采集待测隧道表面二维激光图像;
步骤S2:根据待测隧道表面二维激光图像像素值特征,确定曝光消除算法阈值,并根据曝光消除算法消除图像局部曝光;
步骤S3:采用直方图均衡化处理待测隧道表面二维激光图像,得到均衡化后的二维激光图像;
步骤S4:根据拉普拉斯增强算法强化均衡化后的二维激光图像目标特征,并利用高斯滤波消除图像噪音,得到处理后的二维激光图像;
步骤S5:根据处理后的二维激光图像,识别图像拼接缝位置信息;
步骤S6:根据图像拼接缝位置信息,采用灰度值处理算法消除拼接缝,得到增强后的二维激光图像。
2.根据权利要求1所述的一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,其特征在于,所述步骤S2具体为:
步骤S21:将待测隧道表面二维激光图像灰度值从小到大排序;
步骤S22:像素在第5百分位数之下的不作调整,超过第5百分位数的像素点按照公式(1),(2)调整灰度值:
式中,图像灰度的标准差;图像的灰度平均值;图像灰度标准差离散系数;Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;p5:为第5百分位数的灰度值。
3.根据权利要求1所述的一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,其特征在于,所述步骤S4具体为:
步骤S41:在均衡化后的二维激光图像上分别对x方向和y方向求二阶偏导;
步骤S42:将两个方向上的二阶偏导相加,得到拉普拉斯图像,对拉普拉斯处理后的图片进行高斯滤波去除噪音。
4.根据权利要求1所述的一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,其特征在于,所述步骤S5具体为:
步骤S51:根据处理后的二维激光图像,利用垂直方向直线检测算法得出图像上的竖向直线;
步骤S52:利用霍夫直线检测算法设置直线长度过滤掉非拼接缝的竖向直线,得到最终的图像拼接缝位置信息。
5.根据权利要求2所述的一种隧道表面二维激光图像增强处理方法,其特征在于,所述步骤S6具体为:
步骤S61:根据图像拼接缝位置信息,预设拼接缝两边范围为30个像素点;
步骤S62:根据公式(3)为拼接缝左边灰度值处理算法和公式(4)为拼接缝右边灰度值处理算法,消除接缝左右的灰度值跳跃;
p'L(i,j)=pL(i,j)+[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[i-(z-30)]/30 (3)
p'R(i,j)=pR(i,j)-[p(z+30,j)-p(z-30,j)]/2×[z+30-i]/30 (4)
式中,P'L(i,j):拼接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;P'R(i,j):拼接缝右边图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;PL(i,j):拼接缝左边图像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;PR(i,j):拼接缝右边图像坐标位置(i,j)处调整前的灰度值;z:图像拼接缝横坐标位置。
步骤S63:令拼接缝的灰度值为处理后的接缝两边像素的平均值,得到增强后的二维激光图像
pf(i,j)=[p(i+w,j)+p(i-w,j)]/2 (5)
式中,Pf(i,j):图像坐标位置(i,j)处调整后的灰度值;w:图像拼接缝宽度。
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