申请/专利权人：山东海天七彩建材有限公司

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117593193B

主分类号：G06T5/40

分类号：G06T5/40;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的钣金图像增强方法及系统，通过将钣金图像转化为灰度图，将灰度图中每个像素点的灰度值和邻域均值在灰度图中出现的频数，得到二维灰度直方图，对二维灰度直方图进行区域划分，得到边缘区域和中间区域，使用高斯混合模型对中间区域的像素点进行拟合得到两个二维高斯分布，然后用EM算法获得高斯分布的参数，根据高斯分布将中间区域内的像素点分为两类，根据边缘清晰度和这两类像素点的类间对比度、类内对比度综合得到均衡化必要度，并基于均衡化必要度对图像进行均衡化处理。本发明通过以有效评估钣金的锈蚀程度，同时将其作为图像的均衡必要性，实现对图像的准确增强。

主权项：1.一种基于机器学习的钣金图像增强方法，其特征在于，包括：获取钣金图像，灰度化处理得到灰度图，以灰度图中每个像素点的灰度值为轴、邻域均值为轴、灰度值-邻域均值在灰度图中出现的频数为轴，得到灰度值-邻域均值-频数直方图；根据灰度图中每个像素点的灰度值和邻域均值差异对灰度值-邻域均值-频数直方图中的灰度值-邻域均值空间进行区域划分，得到中间区域和边缘区域；使用高斯混合模型对中间区域内的所有像素点进行拟合得到两个二维高斯分布，通过EM算法获得两个二维高斯分布的参数，根据中间区域中每个像素点的灰度值和邻域均值计算出每个像素点分别在两个二维高斯分布中的密度函数，利用每一个像素点获得的不同密度函数对每一个像素点进行分类，将中间区域内的所有像素点分为两类；根据每一类像素点对应的灰度值-邻域均值统计出该灰度值-邻域均值对应的像素点的个数，计算出每一类的类内对比度和两类之间的类间对比度；利用边缘区域内对应各像素点及该像素点相邻像素点的灰度值计算边缘区域的边缘清晰度；根据获得的中间区域中类间对比度、每一类的类内对比度和边缘区域的边缘清晰度得到二维灰度直方图的均衡化必要度；根据均衡化必要度对二维灰度直方图是否需要均衡化进行判断；所述对灰度值-邻域均值空间进行区域划分的具体方法为：在灰度值-邻域均值空间中，作三条平行直线、和，其中，，为像素点最大灰度值，为像素点最小灰度值，为灰度值；直线和直线之间的区域为中间区域；直线上方和直线下方的区域为边缘区域；所述将中间区域内的所有像素点分为两类的方法如下：使用高斯混合模型对中间区域内的所有像素点进行拟合，模型公式为： 式中，为拟合获得的模型，为样本数据，为高斯模型需要计算的参数，为第个高斯分布需要计算的参数，是系数，且混合高斯模型中，多个高斯模型的系数之和为1，，为该高斯混合模型包含的高斯分布的数量，为在第个高斯分布的分布密度函数，为： 式中，为第个二维高斯分布的均值，为第个二维高斯分布的方差，为第个二维高斯分布的协方差；利用EM算法来估计高斯混合模型需要计算的参数，得到高斯混合模型包括的两个二维高斯分布的具体参数分别为和；将中间区域中每个像素点的灰度值和邻域均值带入得到： 式中，为自然常数，为圆周率；当=1时，若： 则该像素点属于对应的二维高斯分布；当时，若： 则该像素点属于对应的二维高斯分布；通过上述判断，可得到两类像素点集合和，每类集合中的像素点对应的不同的灰度值-邻域均值的个数分别为和；所述二维灰度直方图的均衡化必要度计算方法为： 式中，为二维灰度直方图的均衡化必要度，为类内对比度，为类间对比度，为边缘清晰度，，为像素类别数量，当时，和表示两类像素各自的类内对比度；所述类内对比度的获取步骤为：计算类像素点和类像素点各自的类内均值，公式如下： 式中：为每类像素点对应的不同的灰度值-邻域均值的数量，为每类集合中的像素点对应的不同的灰度值-邻域均值，为像素点集合，为每类像素点中灰度值为且邻域均值为的像素点在类像素点中出现的频数，即对应的像素点个数；计算类像素点和类像素点各自的类内对比度，公式如下： 公式中，为类内对比度；所述类间对比度的计算方法为： 式中，为类间对比度，为类像素点和类像素点整体频数均值，计算方法如下： 式中，为和两类像素点共同组成的集合中的像素点对应的灰度值-邻域均值，为两类像素点中灰度值为且邻域均值为的像素点出现的频数，即对应的像素点个数；所述边缘清晰度的计算方法为： 式中，，为边缘像素点集合，为边缘像素点集合中边缘像素点的数量，为边缘集合中的边缘像素点坐标，为该坐标对应像素点的灰度值。

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