基于改进中值滤波的手机玻璃瑕疵图像增强方法*

巩玉奇 ，陶晋宜 ，杨 刚

（1.太原理工大学 电气与动力工程学院，山西 太原 030024；2.西安电子科技大学 超高速电路设计与电磁兼容教育部重点实验室，陕西 西安 710071）

0 引言

滤波去噪以及图像增强作为玻璃瑕疵缺陷分割以及瑕疵分类的前序步骤，其处理效果直接影响瑕疵的分割以及分类[1-2]。边缘检测主要是依据图像像素强度的变化来筛选出可能存在的边缘的像素点[3]，其数学模型实际上是通过计算像素点亮度的一阶导数或者二阶导数来确定。但是玻璃瑕疵的多样性造成的瑕疵图像的获取难度相当之高，不同的瑕疵需要不同的打光角度[4]，也需要不同的相机架设角度[5]，而同一张玻璃上面会同时存在不同的瑕疵，本文的玻璃瑕疵图像获取必须是具有一定的泛化能力的，基于瑕疵图像获取的不精确性，才更加凸显出图像处理的关键之处。

常用的滤波方法包括时域滤波和频域的滤波，目前主要有以下几种：均值滤波、方框滤波、双边滤波、高斯滤波以及中值滤波等。针对目前实验所拍摄的玻璃瑕疵图像的噪声，中值滤波能够比较有效地去除图像的噪点影响[6]，但是中值滤波对于图像的有用的边缘信息也会进行处理，这样就会影响处理后的图片清晰度，虽然噪声会有效去除，但是其清晰度的降低和边缘信息的损失会给后期的图像增强和分割造成困扰。因此，本文在玻璃瑕疵图像滤波去噪的环节采用一种带有条件判断的中值滤波方式，结合直方图均衡化，有效做到图像处理和增强效果[7]。……