复杂光照下DPM图像自适应多阈值分割方法研究

来源：计算机工程与应用杂志2018年第9期北京时间：

作者：王 娟1，2，王 萍2，刘 敏1

单位：1.湖北工业大学 电气与电子工程学院，武汉 430068 ；2.天津大学 电气自动化与信息工程学院，天津 300072

摘要：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。

关键词：直方图凹度分析,分段阈值,修正因子,自适应分割