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申请/专利权人：湖南科技大学

摘要：本发明公开了一种用于绞车排缆状态视觉判别图像增强方法，包括一下四个步骤：（1）最小误差阈值优化方法求解分段点x2；（2）最小误差阈值优化方法求解分段点x1；（3）比例系数k2自适应求解分段点y1、y2；（4）分段线性变换增强。本发明的有益效果在于：本发明通过最小误差阈值优化模型求解分段点x1、x2，选定比例系数k2自适应求解分段点y1、y2，对排缆状态图像不同区域进行分段线性变换增强，仅需调整一个参数k2，方便简单，快速高效，有效解决了现有方法受复杂光照影响、参数多的问题，凸显缆绳边缘细节，抑制背景区域干扰，增强了排缆状态图像质量，为后续缆绳特征提取提供了基础，提高绞车排缆状态视觉判别准确性，保证绞车作业安全。

主权项：1.一种用于绞车排缆状态视觉判别图像增强方法，其特征在于，采用最小误差阈值优化方法求解确定待增强图像灰度区间分割点x1、x2，选取变换比例系数k2自适应确定增强图像灰度区间分割点y1、y2,通过分段线性变换增强海洋绞车排缆图像质量，按以下四个步骤进行：步骤一、运用最小误差阈值优化方法求解x2，确定待增强图像灰度背景区域和其它区域之间的分割点；步骤二、运用最小误差阈值优化方法求解x1，确定待增强图像灰度目标区域、过渡区域之间的分割点；步骤三、选取变换比例系数k2自适应求解y1、y2，确定增强图像对应的灰度区间分割点；步骤四、分段线性变换图像增强；步骤一、最小误差阈值优化方法求解分割点x2选取灰度级为L的排缆图像作为待增强图像，待增强图中像素点i,j的灰度值为fi,j，且fi,j∈{0,1,…,L}，按（1）式求解最小误差阈值优化模型Jx，得到分割点x2，将待增强图像分割为区域Ⅰ和区域Ⅱ，分别对应背景区域和其它区域； 1式中，P1x为区域Ⅰ分布概率，pi为灰度图像中灰度值为fi,j像素点出现的概率，且满足；P2x为区域Ⅱ分布概率，；为区域Ⅰ灰度值的方差，；μ1x为区域Ⅰ灰度值的均值，；为区域Ⅱ灰度值的方差，μ2x为区域Ⅱ灰度值的均值，;步骤二、最小误差阈值优化方法求解分割点x1选取步骤一获得的其他区域为待增强图像，按（1）式求解最小误差阈值优化模型Jx，得到分割点x1（x2x1），将待增强图像分为区域Ⅰ和区域Ⅱ，分别对应目标区域和过渡区域；步骤三、选取变换比例系数k2自适应求解y1、y2假设目标区域拉伸比例系数为k1、背景区域收缩比例系数为k3，且满足关系 k 1 k 3=1，且k112由几何关系得出目标区域拉伸比例系数k1如下 3式中，Mf为待增强图像fi,j的最大灰度值，Mg为增强后图像gi,j的最大灰度值；联立式（2）、式（3），得方程 4求解方程（4）可得 5式中，；选取过渡区域比例系数k2，由几何关系求得 6步骤四、分段线性变换增强对排缆图像fi,j按式（7）进行分段线性变换图像增强，获得增强后图像gi,j为 7。

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