改造者：方 浩 李瑜煜 陈观应 许伟明

一种改进的干电池图像增强方法

改造者：方 浩 李瑜煜 陈观应 许伟明

将干电池图像的自身特点与传统局部对比度增强算法相结合，提出了一种适用于干电池缺陷图像增强的改进算法，可以较好的改善干电池图像的模糊问题，并明显的突出了图像中的边缘细节信息，加强了图像缺陷的视觉效果，从而为后续的干电池缺陷检测做好了铺垫。

我国是干电池生产大国及消费大国，但目前干电池生产的在线质量检测主要靠人工视觉检测，这会造成生产成本的不断增加及产品质量的不稳定，因而在干电池缺陷检测中开展机器视觉检测技术与应用研究有着积极的意义和较高的价值。底碗纸位于干电池底部，由于该处位置空间深而窄，光照不足，从外部采集图像较为困难。通过CCD相机从外部采集的干电池缺陷图像如图1所示。图2为对应的直方图。

从图1中可以看出，干电池缺陷图像对比度较低，边缘细节较为模糊。因而，本文针对干电池图像的特点设计了相应的图像局部对比度增强改进算法，以改善图像的质量，提高清晰度，方便后续的图像缺陷检测。

传统局部对比度增强算法

令f(i,j)，g(i,j)分别表示一幅图像在增强前后像素点(i,j)的像素值，则传统局部对比度增强算法的公式为：

其中，mf(i,j)表示原图像中以像素点

(i,j)为中心的邻域内的灰度平均值，k为比例系数，是用于调整像素点变化幅度的权值，当k＞1时，如果f(i,j)小于mf(i,j)，将会使g(i,j)小于f(i,j)，即降低像素点(i,j)的灰度值；……