[發明專利]一種基于直方圖的隧道表面圖像自適應增強方法

有效

• 申請號: 202010315342.8
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111507922B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 汪俊;鄧森;李大偉;謝以順;王飛球;王浩
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 劉林峰

本發明公開了一種基于直方圖的隧道表面圖像自適應增強方法，包括以下步驟：S1.獲取地鐵隧道表面圖像數據；S2.圖像直方圖自適應去噪修正；S3.圖像直方圖均衡化；S4.影像細節增強。本發明的一種基于直方圖的隧道表面圖像自適應增強方法，有效去除隧道反射影像中的噪聲，較大程度的減少外界因素對后續地鐵隧道病害分析檢測的影響程度，同時還能夠更加有效的避免因噪聲導致的地鐵隧道病害分析錯誤，提高了影像分析效率和準確度，較好的增強了反射影像的原有紋理細節特征，使之含有豐富的細節特征信息。

技術領域

本發明涉及計算機視覺、圖像處理分析等技術領域，具體為一種隧道表面圖像圖像自適應增強方法。

背景技術

近年來，隨著我國社會的進步、經濟的發展，我國新建了大批鐵路隧道以供人們出行。但我國現有運營隧道建設年代不同,建設標準不一,養護維修標準不高,部分隧道建成時就存在質量缺陷,因而隧道總體技術狀態較差，必須及時準確的進行長期的形變監測和病害調查以便及時發現和預報險情，保證隧道運營安全。

傳統隧道質量檢測方法以人工檢查為主，結果依賴于檢測人員水平，效率極低，遠不能滿足現場需求，這樣子無法保證隧道的長期安全運行。而自動車輛掃描是近年來國內外興起的一種新型無損檢測技術,該技術獲得的圖像含有幾何紋理信息,為實現隧道病害數字化管理開辟了新的視野。

但是，在掃描地鐵隧道獲取隧道表面圖像的過程中，由于移動掃描設備移動過程中振動、和設備電器間的電磁干擾等原因，掃描得到的地鐵隧道影像普遍存在一定的噪聲或圖像質量不佳，這對后期分析地鐵隧道病害特征產生了很大的干擾，影響了病害分析的效率和準確度。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于直方圖的隧道表面圖像自適應增強方法來解決現有技術中由于移動掃描設備移動過程中振動、和設備電器間的電磁干擾等原因，掃描得到的地鐵隧道影像普遍存在一定的噪聲或圖像質量不佳的問題。

為解決以上技術問題，本發明提供的技術方案為：提供一種基于直方圖的隧道表面圖像自適應增強方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1.獲取地鐵隧道表面圖像數據：通過圖像獲取裝置獲取地鐵隧道表面的圖像，將獲取到的隧道表面圖像進行初步篩選，選取無缺失和紋理信息豐富的反射率影像；

S2.圖像直方圖自適應去噪修正：對圖像采用直方圖進行自適應去噪修正由于外界因素的干擾對獲取的隧道表面圖像帶有的噪聲；

S3.圖像直方圖均衡化：經過步驟S2的圖像去噪修正處理后，采用直方圖均衡化方法，使圖像灰度分布均勻，增大反差；

S4.影像細節增強：采取基于零階優化的圖像細節復原方法恢復增強隧道表面圖像的紋理細節特征信息。

進一步的，所述步驟S1中將獲取的隧道表面的圖像進行初步篩選的條件為：在獲取到影像后，剔除影像信息缺失五分之一集以上的影像，對于帶有明顯白點、空洞丟失和嚴重位置偏移的影像，也進行剔除。

進一步的，所述步驟S2中圖像直方圖自適應去噪修正的具體步驟為：

(1)判斷噪聲：對隧道表面圖像進行直方圖的x軸方向進行統計，對于x軸上相鄰的三個點，如果中間點在y軸上的值和其他兩點在y軸上的值相差大于3倍但小于5倍，判斷為低噪聲區域；如果相差大于5倍以上，判斷為高噪聲區域；

(2)低強度噪聲區域去噪：對于檢測到的低噪聲區域，采取濾波窗口大小為5的一維中值濾波進行去噪；

(3)高強度區域去噪：對于檢測到的高噪聲區域，采取濾波窗口大小為7的一維中值濾波進行去噪。

進一步的，所述步驟S3中直方圖均衡化的具體步驟為：

(1)計算直方圖分布概率：統計每一個灰度在整個圖像中像素個數的占比，總和為1，記第i個灰度的直方圖分布概率為p(i)；