一种基于机器学习的钣金图像增强方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于机器学习的钣金图像增强方法，其特征在于，包括：获取钣金图像，灰度化处理得到灰度图，以灰度图中每个像素点的灰度值为轴、邻域均值为/>轴、灰度值-邻域均值在灰度图中出现的频数为/>轴，得到灰度值-邻域均值-频数直方图；根据灰度图中每个像素点的灰度值和邻域均值差异对灰度值-邻域均值-频数直方图中的灰度值-邻域均值空间进行区域划分，得到中间区域和边缘区域；使用高斯混合模型对中间区域内的所有像素点进行拟合得到两个二维高斯分布，通过EM算法获得两个二维高斯分布的参数，根据中间区域中每个像素点的灰度值和邻域均值计算出每个像素点分别在两个二维高斯分布中的密度函数，利用每一个像素点获得的不同密度函数对每一个像素点进行分类，将中间区域内的所有像素点分为两类；根据每一类像素点对应的灰度值-邻域均值统计出该灰度值-邻域均值对应的像素点的个数，计算出每一类的类内对比度和两类之间的类间对比度；利用边缘区域内对应各像素点及该像素点相邻像素点的灰度值计算边缘区域的边缘清晰度；根据获得的中间区域中类间对比度、每一类的类内对比度和边缘区域的边缘清晰度得到二维灰度直方图的均衡化必要度；根据均衡化必要度对二维灰度直方图是否需要均衡化进行判断。