[发明专利]一种基于人工智能的气密性检测中水体图像增强方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的气密性检测中水体图像增强方法，其特征在于，所述方法包括：

采集水体图像，对所述水体图像中的像素进行聚类获取多个不同类别的像素集合；

计算每个所述像素集合的真实模糊度；

根据每个所述像素集合的真实模糊度的相对误差获取每个所述像素集合的多尺度权重系数；

通过利用所述多尺度权重系数的多尺度增强算法得到每个所述像素增强后的灰度值；

以增强后的灰度值调整每个所述像素的每个颜色通道获取清晰水体图像；

所述对所述水体图像中的像素进行聚类获取多个不同类别的像素集合的获取步骤包括：

对所述水体图像进行同态滤波和小波去噪处理后获取第一水体图像；

通过对所述第一水体图像内的像素进行模糊C均值聚类获取所述多个不同类别的像素集合；

所述计算每个所述像素集合的真实模糊度的计算步骤包括：

根据所述模糊C均值聚类获取每个所述像素集合对每类聚类类别的平均隶属度；

通过模糊算法获取每类所述聚类类别的初始模糊度；

以所述平均隶属度作为权重调节所述初始模糊度获取每个所述像素集合的所述真实模糊度，计算公式如下：

其中，∈_Ri为第i个像素集合的真实模糊度，U_i,j为第i个像素集合内所有像素点对第j个聚类类别的平均隶属度，∈_j为第j个聚类类别的初始模糊度，N为由聚类获取的像素集合的类别数量；

所述根据每个所述像素集合的真实模糊度的相对误差获取每个所述像素集合的多尺度权重系数的获取步骤包括：

选取所述真实模糊度的取值范围的中值作为标准真实模糊度；

当所述像素集合的真实模糊度等于所述标准真实模糊度时，所述多尺度权重系数为同等权重；

当所述像素集合的真实模糊度不等于所述标准真实模糊度时，以所述真实模糊度的相对误差获取每个所述像素集合的多尺度权重系数，包括：

计算所述像素集合的真实模糊度与所述标准真实模糊度的差值；

将所述差值与所述标准真实模糊度的比值作为所述真实模糊度的相对误差；

根据每个像素集合对应的真实模糊度的相对误差获取三个高斯环绕尺度对应的权重系数，其中，尺度c₁的权重系数为：

尺度c₂的权重系数为：

尺度c₃的权重系数为：

其中，w_Ri为第i个像素集合的真实模糊度的相对误差。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中水体图像增强方法，其特征在于，所述增强后的灰度值调整每个所述像素的每个颜色通道获取清晰水体图像的获取步骤包括：

根据所述通道的灰度值和像素的灰度值的比值获取每个所述像素中每个颜色通道的色彩比例；

以所述色彩比例调整所述增强后的灰度值，增强每个所述像素中每个颜色通道的灰度值，获取清晰水体图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中水体图像增强方法，其特征在于，在所述增强后的灰度值调整每个所述像素的每个颜色通道获取清晰水体图像的步骤之后，还包括以下优化步骤：

以增强后的水体图像中所述像素集合的质心到所述像素集合中最远的像素点的欧式距离为所述像素集合的半径；

取每个类别中所有像素集合的半径的均值为所述类别的修正半径；

根据所述修正半径对每个所述类别中每个像素集合进行修正得到修正后的像素集合，对所述修正后的像素集合进行模糊修正获取最终水体图像。

4.一种基于人工智能的气密性检测中水体图像增强系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～3任意一项所述方法的步骤。