针对低对比度下手机膜缺陷图像分割较难的问题,提出了一种改进的Retinex增强方法。首先,利用高斯卷积估计缺陷图像的光照分量,获取反射分量;对反射分量进行自适应非线性变换以及对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)修正,提高图像对比度,并利用顶帽变换进一步去除光照背景的影响,实现手机膜缺陷图像的增强。然后,针对最大类间方差(OTSU)算法对缺陷边缘的暗细节分割不完整的问题,引入增强图像的梯度图像,实现手机膜缺陷的有效分割。实验结果表明:在低对比度情况下,相较于原缺陷图像,本文算法处理后的图像的信息熵提升约20%,对比度提升约100%,分割效果较好。
