复杂工况下,CCD相机采集到的DPM(Direct Part Mark)工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑...复杂工况下,CCD相机采集到的DPM(Direct Part Mark)工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑的基础上计算出系列局部峰值,并借此完成直方图分段,再递推计算出每分段区域下凹处的分割阈值。其次通过引入基于阈值点局部区域信息的修正因子,使分割阈值自适应变化而更适用于局部对比度较低的状况。实验结果表明,该方法分割效果优于经典的阈值分割算法,平均运行效率比最快的多阈值分割算法提高17.75倍。经自适应局部阈值分割后,DPM图像复杂光照区域有用信息得以增强,缺失信息得以弥补,为后续的对象识别奠定基础。该方法也可推广于对比度多变的图像增强。展开更多
文摘复杂工况下,CCD相机采集到的DPM(Direct Part Mark)工业二维码图像受光照影响易出现大片光斑或阴影区域,造成DPM区域的信息遗漏,从而导致识别困难。为此,提出一种基于分段直方图凹度分析的多阈值自适应分割算法。首先在灰度直方图平滑的基础上计算出系列局部峰值,并借此完成直方图分段,再递推计算出每分段区域下凹处的分割阈值。其次通过引入基于阈值点局部区域信息的修正因子,使分割阈值自适应变化而更适用于局部对比度较低的状况。实验结果表明,该方法分割效果优于经典的阈值分割算法,平均运行效率比最快的多阈值分割算法提高17.75倍。经自适应局部阈值分割后,DPM图像复杂光照区域有用信息得以增强,缺失信息得以弥补,为后续的对象识别奠定基础。该方法也可推广于对比度多变的图像增强。
