13、彩色图像增强与路面病害自动识别的研究与实践

彩色图像增强与路面病害自动识别的研究与实践

在图像处理和道路维护领域，彩色图像增强和路面病害自动识别是两个重要的研究方向。本文将详细介绍彩色图像增强的方法和实验结果，以及一种基于机器学习的路面病害自动识别方法。

彩色图像增强

在彩色图像增强方面，为了获取图像特定区域的局部信息，通常会将图像分割成窗口或区域。

图像分割为窗口

图像 f 会被分割成子区域 W1, W2, …, Ws 。这些子区域能够帮助我们定义区域，以获取局部图像特征。设 B 为结构元素，以 (r, c) 为中心的结构元素 B 对应的区域 D 被定义为与 B 的某些像素相交的子区域 W{1,2,…,s} 的集合。每个区域 D 会独立处理，以获取与每个区域相关的特定或局部特征。

实验结果

为了评估彩色图像增强的效果，使用了来自公共数据库的 100 张彩色图像，其尺寸为 481 × 321 和 321 × 481 。由于对比度增强的量化较为困难，没有特定的方法来衡量增强算法的性能，因此采用了以下几种指标：
1. 方差（VAR） ：用于量化灰度图像的整体对比度。对于彩色图像，通过对图像 RGB 分量的 VAR 求平均值来计算，公式如下：
- 灰度图像的 VAR 定义为：
[VAR(f) = \sum_{j = 0}^{L - 1} (j - \mu_f)^2 \times P(j)]
其中，(\mu_f) 是灰度图像 f 的平均强度，(P(j)) 是图像 f 中灰度级 j 出现的概率，L 为灰度级数。
- 彩色图像的 VAR 计算为：
[VAR(f_v) =