图像内快速响应矩阵码的光照均衡处理方法

摘要

一种图像内快速响应矩阵码的光照均衡处理方法，第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到灰度空间；第二步，对灰度图像进行光照均衡处理，将不均匀光照图像分割成若干子块，然后计算每个子块内的背景光照值，通过相邻的几个子块的背景光照值插值出子块内部每个点的背景光照值，再根据每个点的背景光照值，自适应的调整它的灰度值，消除原图像中存在的不均匀光照情况，最后利用大津法对图像进行二值化处理。用这种方法对光照不均的快速响应矩阵码图像进行处理能够得到很好的效果。

主权项

一种图像内快速响应矩阵码的光照均衡处理方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：初始化，采集一帧图像大小为W×H×3，其中W,H为正整数(W＝640,H＝480)，分别表示图像的列数和行数，然后将获得的彩色图像转化为灰度图像，得到灰度图像的大小为W×H，步骤2：对灰度图像进行光照均衡处理，方法如下：步骤2.1子图像背景光照值计算：将灰度图像W×H，按列分成M份，M=32，按行分成N份，N＝24，灰度图像被分成M×N个子图像Sk,k=1,2,3,...,M×N,i表示灰度图像中子图像的序号，将每个子图像Sk中的像素点灰度值按从大到小的顺序进行排列，k=1,2,3,...,M×N，取前面L个像素点灰度值，L＝250：Pk1,Pk2,...,PkL，将它们的平均值作为该子图像的背景光照值，公式如下： B k = Σ j = 1 L P kj L 遍历所有的子图像就可以得到所有子图像的背景光照值Bk，k=1,2,3,...,M×N，其中Bk表示第k个子图像的背景光照值，步骤2.2子图像内部像素点的背景光照值计算：由当前子图像Sg的背景光照值Bg和与它相邻的四个子图像的背景光照值Bg‑1，Bg+1,Btop,Bbottom计算出当前Sg子图像内每个像素点的光照值，g∈k，Bg‑1，Bg+1,Btop,Bbottom分别表示Sg子图像的左，右，上和下四个子图像的背景光照值，将Sg子图像按照分为四个同样大小的三角形，分别标记为Sg1,Sg2,Sg3,Sg4，分别表示左，上，右，下四个子图像，下面求取Sg1内的一点P(m,n)的背景光照值B(m,n)，m，n分别表示该点在该子图像中的行号和列号，插值函数构造如下： B ( m , n ) = [ 1 2 ( β + χ α + β + χ × B top + α × χ α + β + χ × B g - 1 + β + α α + β + χ × B g ) ] α = m 2 + n 2 β = n 2 + ( m - H / N ) 2 χ = ( n - W / 2 M ) 2 + ( m - H / 2 N ) 2 公式中[]表示取整，其中α，β，χ分别是点P(m,n)到点P(m,n)所在的三角形的三个顶点之间的距离，遍历子图像Sg，得到每一个像素点的背景光照值，再遍历灰度图像中的每个子图像得到所有像素点的背景光照值，步骤2.3修正每个像素点的像素点灰度值，每个像素点的修正系数由以下公式确定：factor(i,j)＝C/B(i,j)f'(i,j)＝f(i,j)×factor(i,j)公式中factor(i,j)为坐标为(i,j)的像素点的修正数值，i表示行号，j表示列号，常数C表示整幅图像的光照常数，常数C取值范围为200~250之间，f(i,j)为灰度图像中坐标为(i,j)的像素灰度值，f'(i,j)为修正后的像素灰度值，遍历整幅灰度图像，得到光照均衡处理后的图像，步骤2.4利用大津法对光照均衡处理后的图像进行二值化处理，其具体方法如下：计算类间方差σ，σ＝ω0×ω1×(μ0‑μ1)2其中， ω 0 = N 0 W × H , ω 1 = M 0 W × H , N0为图像中像素的灰度值小于阈值T1的像素个数，M0为图像中像素的灰度值大于阈值T1的像素个数，μ0为图像中像素的灰度值小于阈值T1的所有像素平均灰度，μ1为图像中像素的灰度值大于阈值T1的所有像素平均灰度，当阈值分别取T1＝0,1,2,3……255时，由此得 到256个类间方差σ，再从中选出最大σ值，并以最大σ值所对应的阈值T1作为分割阈值T，图像中灰度大于T的像素点赋值为0，小于T的像素点赋值为1，得到大小为W×H的二值图像。