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文档简介
_基于图像灰度均值和方差的亮度异常检测1 基本原理过亮或过暗的视觉效果是整幅图像看上去偏亮偏白或者是偏暗偏黑,在灰度空间里,其灰度值总体偏高(趋于255)或者偏低(趋于0),而其灰度分布直方图的分布表现为集中在直方图右边。因此,我们可以用灰度均值来刻画整幅图像灰度大小,用方差来刻画整幅图像灰度的分布情况。2 实现步骤2.1彩色图像灰度化为加快处理速度,需要把彩色图像转换为灰度图像,因为在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上。24位彩色图像每个像素用三个字节表示,每个字节分别对应着,分量的亮度(红,绿,蓝)。当,,分量值相同时,表现为灰度图像,这时取,分量值中的任何一个都可以表示该像素点的灰度值。因为人眼对颜色的感应是不同的,所以采用如下的转换公式。 Grayi,j=0.299*Ri,j+0.587*Gi,j+0.114*Bi,j (1)式中,R(i,j),Gi,j,B(i,j)分别为,三通道的亮度值。2.2统计行列灰度值统计整体灰度值,然后计算灰度平均值灰度方差(3)和列灰度值方差。公式如下:ave=i=1Aj=1Bf(i,j)ABvar=i=1Aj=1B(f(i,j)-ave)2AB2.3判定设定均值的阈值为50,200,方差的阈值为 ,若ave50,200,则判定为正常,否则进行方差判定。若var1500且ave100,则判定为过亮;var200,则判定为过暗。3 实现效果正常图像亮度异常图像均值方差均值方差71.33765.6过亮115.99104.8235.61054.9119.98712.8237.5791.587.82871.1237.3806.985.23467.6232.11251.6148.63525.3239.2897.677.82976.5过暗100.53919.724.6452.4103.46709.111.6203.6180.96317.217.2219.6145.46273.115.6
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