利用图像统计特征的自适应图像处理方法

摘要

本发明涉及一种利用图像统计特征的自适应图像处理方法。首先获得数字化图像的灰度直方图，计算获得图像的平均灰度、最大灰度和最小灰度，调节照明的亮度；计算获得图像的灰度均方差，初步剔除无目标存在的图像；求取灰度直方图背景峰值处的灰度值以及目标峰值处的灰度值，再次剔除无目标存在的图像；获取图像的平均能量、灰度偏倚系数以及峰凸系数，进一步剔除无目标存在的图像；利用Otsu方法求取灰度直方图中背景与目标分割的最佳阈值，实现数字化图像的多阈值分割。本发明利用图像统计特征的自适应图像处理方法，可以自动根据图像灰度变化与分布情况获得图像处理所需要的阈值，保证了实际场合下机器视觉处理与理解技术的需要。

主权项

一种利用图像统计特征的自适应图像处理方法，其特征在于具体步骤如下：步骤1）：采集并读取数字化灰度图像，将其存入一个二维图像数组中，遍历该图像数组，获得数字化图像的灰度直方图；步骤2）：通过灰度直方图计算获得图像的平均灰度、最大灰度和最小灰度，据此调节照明的亮度；对于平均灰度小于25%且最大灰度小于50%的情况提高照明的亮度；对于平均灰度大于75%且最小灰度大于50%的情况减弱照明的亮度；其余情况不调节；步骤3）：通过灰度直方图计算获得图像的灰度均方差，据此初步剔除无目标存在的图像；当无目标存在时，将图像的灰度均方差作为当前采集图像的噪声级，并不作处理；当有目标存在时，继续进行图像处理；步骤4）：通过求取灰度直方图背景峰值处的灰度值以及目标峰值处的灰度值，判断图像属于单峰分布还是双峰分布，据此再次剔除无目标存在的图像；若为单峰分布，表明图像中无目标存在，不作处理；若为双峰分布，表明图像中有典型目标存在，继续进行图像处理；步骤5）：分别计算灰度直方图的二阶、三阶和四阶统计量，获取图像的平均能量、灰度偏倚系数以及峰凸系数；根据得到的灰度偏倚系数和峰凸系数的变化曲线，进一步剔除无目标存在的图像；对有目标存在的图像继续进行图像处理；步骤6）：利用Otsu方法求取灰度直方图中背景与目标分割的最佳阈值，据此提取区域轮廓，使得目标与背景之间的差异最为明显，实现数字化图像的多阈值分割。