[发明专利]一种基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法及装置

权利要求书

1.一种基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，包括：

获取第一图像以及第一图像的曝光值，所述第一图像指待修正的异常曝光图像；

根据所述第一图像的边缘特征及第一图像的灰度直方图中灰度值的频率，获得所述第一图像的纹理完整度，并根据所述第一图像的纹理完整度获得修正必要性指标，当所述修正必要性指标大于预设第一阈值时对所述第一图像进行修正；

根据所述第一图像的纹理完整度获得调整值下限及调整值上限，并根据所述调整值下限、所述调整值上限以及所述第一图像的曝光值，获得曝光值范围；

对所述第一图像的曝光值进行调整，获得不同曝光值的多个第二图像，所述第二图像的曝光值位于所述曝光值范围内；

按照获取第一图像的纹理完整度的方法获得每张所述第二图像的纹理完整度，并根据所述每张第二图像的纹理完整度，获得每张所述第二图像的融合权重；

对得到的所有第二张图像的融合权重进行融合叠加得到第一图像的像素值，完成对所述第一图像的修正。

2.根据权利要求1所述的基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，所述第一图像/第二图像的纹理完整度是由第一图像/第二图像的亮区域的纹理完整性和暗区域的纹理完整性得到的，具体的方法包括：

获得所述第一图像/第二图像的灰度图像，并根据所述灰度图像获得亮区域图像和暗区域图像，所述亮区域图像包含所述灰度图像中的亮区域，所述暗区域图像包含所述灰度图像中的暗区域；

根据所述亮区域图像的纹理信息，获得亮区域的纹理完整性；

根据所述暗区域图像的纹理信息，获得暗区域的纹理完整性；

根据所述亮区域的纹理完整性及所述暗区域的纹理完整性，获得所述纹理完整度。

3.根据权利要求2所述的基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，所述纹理完整性的获取过程，包括：

根据亮区域图像/暗区域图像的纹理特征，获取亮区域图像/暗区域图像的纹理丰富度及纹理均匀程度；

将所述纹理丰富度及所述纹理均匀度相乘，得到亮区域图像/暗区域图像的所述纹理完整性。

4.根据权利要求3所述的基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，所述纹理丰富度的获取过程，包括：

将亮区域图像/暗区域图像中，所有像素点中灰度值的最大值与灰度值的最小值相减，得到灰度值宽度；

根据亮区域图像/暗区域图像的灰度直方图中，不同灰度值的出现次数的方差，得到直方图均匀程度；

将所述灰度值宽度与所述直方图均匀程度相乘，得到纹理丰富度。

5.根据权利要求3所述的基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，所述纹理均匀程度的获得方法，包括：

对亮区域图像/暗区域图像进行边缘检测，得到亮区域图像/暗区域图像的边缘特征点；

将亮区域图像/暗区域图像中边缘特征点的八邻域像素点，以及自身像素点共九个像素点中边缘特征点的个数作为边缘特征点的频率；

根据亮区域图像/暗区域图像中行的边缘特征点的频率，以及行的边缘特征点的行距离特征，获得边缘特征点的行分布均匀程度；

根据亮区域图像/暗区域图像中列的边缘特征点的频率，以及列的边缘特征点的列距离特征，获得边缘特征点的列分布均匀程度；

将所述边缘特征点的行分布均匀程度与列分布均匀程度相乘，获得所述纹理均匀程度。

6.根据权利要求5所述的基于纹理信息的零件异常曝光图像修正方法，其特征在于，所述行距离特征指的是，边缘特征点到同一行相邻的其他边缘特征点之间的距离，或边缘特征点到亮区域图像/暗区域图像的边界的距离；

所述列距离特征指的是，边缘特征点到同一列相邻的其他边缘特征点之间的距离，或边缘特征点到亮区域图像/暗区域图像的边界的距离。