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基于通道拉伸和改进MSR的蜗轮副接触斑点图像增强算法

作者:郑永,颜冬,陈艳,等. 日期:2023-11-27/span> 浏览:1090 查看PDF文档

基于通道拉伸和改进MSR的蜗轮副接触斑点图像增强算法*
郑永1,2,3,颜冬1,2,3,陈艳4,刘尧平1,2,3,张天恒1,2,3

(1.重庆理工大学 时栅传感及先进检测技术重庆市重点实验室,重庆 400054;2.重庆理工大学 机械工程学院,

重庆 400054;3.重庆理工大学 机械检测技术与装备教育部工程研究中心,重庆 400054;
4.重庆理工大学 电气与电子工程学院,重庆 400054)


摘要:在蜗轮副接触斑点视觉检测中,摄像头所采集到的图像整体亮度较低、对比度低,导致图像检测结果不够理想,所以需使用图像增强技术,对图像的亮度、对比度等信息进行增强。为此,提出了一种基于通道拉伸和改进多尺度Retinex(MSR)的图像增强算法。首先,在低光照环境下,对图片进行了通道拉伸,增强了其饱和度和对比度,避免了图像增强过程中出现图像细节颜色失真的情况;然后,为了进一步增加图像细节的对比度,采用改进MSR算法对拉伸后的图像进行了处理,利用自适应权重双边滤波、tanh函数分别替换了传统MSR中的高斯中心环绕函数和对数函数,以减少细节信息的丢失;最后,采用自适应伽马变换对图像亮度做了进一步改善,使图像的质量更高,便于图像的后续处理。实验结果表明:与MSR、基于双边滤波改进的MSR增强算法相比,基于通道拉伸和改进多尺度Retinex的蜗轮副接触斑点图像增强算法的图像增强效果更好;进行图像增强后,图片的均值、标准差、信息熵、对比度相比于原图分别提高了48.3%、61.6%、7.1%、91.3%。研究结果表明:采用该图像增强算法之后,图像的质量和特征信息更好,有利于图像的检测和处理。

关键词:蜗轮蜗杆精度;蜗轮副接触斑点视觉检测;图像增强技术;多尺度Retinex;颜色空间;自适应权重双边滤波;自适应伽马变换

中图分类号:TH132.44;TP751.1文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)11-1735-08


本文引用格式:

郑永,颜冬,陈艳,等.基于通道拉伸和改进MSR的蜗轮副接触斑点图像增强算法[J].机电工程,2023,40(11):1735-1742.

ZHENG Yong, YAN Dong, CHEN Yan, et al. Contact spot image enhancement algorithm of worm gear pair based on channel stretching and improved multi-scale Retinex[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(11):1735-1742.




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