本技術屬于計算機視覺，尤其涉及一種基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法、裝置及存儲介質。

背景技術：

1、在工業制造領域中，機器視覺技術廣泛應用于產品質量檢測。通過對采集的圖像進行分析和識別，可以準確地檢測出產品表面是否存在缺陷，并判定缺陷類型，如果缺陷成像弱，通常會對圖像進行增強，才能準確的判斷出圖像中是否存在缺陷以及缺陷的類型。

2、相關技術中，主要采用傳統算法，如濾波、灰度轉換、反色以及同態濾波等，對缺陷成像弱的圖像進行增強。然而，這些傳統算法處理后的圖像往往會丟失部分圖像的色彩信息，使得對于彩色圖像中缺陷的增強效果不理想。

技術實現思路

1、本技術旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本技術提出一種基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法、裝置及存儲介質，以提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

2、第一方面，本技術提供了一種基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法，包括：

3、從產品的彩色圖像中提取感興趣區域；所述感興趣區域表示所述產品中可能存在缺陷的區域；

4、將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像；

5、基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，得到亮度通道增強圖像和色彩通道增強圖像；

6、將所述亮度通道增強圖像和所述色彩通道增強圖像從lab顏色空間轉換到rgb顏色空間，得到增強后的彩色圖像。

7、根據本技術的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法，通過從產品的彩色圖像中提取感興趣區域；所述感興趣區域表示所述產品中可能存在缺陷的區域；將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像；基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，得到亮度通道增強圖像和色彩通道增強圖像；將所述亮度通道增強圖像和所述色彩通道增強圖像從lab顏色空間轉換到rgb顏色空間，得到增強后的彩色圖像。本技術實施例通過從彩色圖像中提取出感興趣區域，這些區域通常是產品中可能存在缺陷的地方，并將彩色圖像由rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，可以將圖像分解為亮度通道和色彩通道，這樣的分離使得對亮度和顏色的處理可以獨立進行，然后利用亮度通道圖像增強有亮度差異的缺陷，利用色彩通道圖像增強有顏色差異的缺陷，增強后的亮度通道和色彩通道圖像再轉換回rgb顏色空間，使得增強后的彩色圖像能夠保持原有色彩信息，從而提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

8、根據本技術的一個實施例，所述從產品的彩色圖像中提取感興趣區域，包括：

9、計算所述彩色圖像中像素的灰度均值；

10、根據所述彩色圖像中像素的灰度級選取多個灰度閾值；其中，所述彩色圖像中灰度值大于所述灰度閾值的區域為前景區域，灰度值小于或等于所述灰度閾值的區域為背景區域；

11、對多個所述灰度閾值進行遍歷，根據所述彩色圖像中像素的灰度均值計算各個灰度閾值對應的類間方差；

12、根據類間方差最大對應的灰度閾值確定所述感興趣區域。

13、根據本技術的一個實施例，所述根據所述彩色圖像中像素的灰度均值計算各個灰度閾值對應的類間方差，包括：

14、根據公式

15、g＝ω0(μ0-μ)2+ω1(μ1-μ)2

16、計算各個灰度閾值對應的類間方差；

17、其中，g表示類間方差，ω0表示前景區域的像素點數量占所述彩色圖像的像素點總數量的比例，ω1表示背景區域的像素點數量占所述彩色圖像的像素點總數量的比例，μ表示所述彩色圖像中像素的灰度均值，μ0表示前景區域的像素灰度均值，μ1表示背景區域的像素灰度均值。

18、在該實施例中，通過計算彩色圖像中像素的灰度均值，并選取多個灰度閾值以區分前景區域和背景區域，通過遍歷這些灰度閾值并計算相應的類間方差，能夠識別出使得前景和背景區分度最大的閾值，從而確定感興趣區域，提高了前景與背景分離的準確性，能夠更準確地提取出包含缺陷的區域，為后續的圖像增強提供了準確的區域定位。

19、根據本技術的一個實施例，所述將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像，包括：

20、對所述彩色圖像的像素值進行歸一化，得到歸一化后的像素值；

21、將歸一化后的像素值分別映射到lab顏色空間的亮度通道和色彩通道，得到所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像。

22、在該實施例中，通過對彩色圖像的像素值進行歸一化，為后續轉換提供了合適的數值范圍，通過將歸一化后的像素值映射到lab顏色空間的亮度通道與色彩通道，實現了彩色圖像從rgb顏色空間到lab顏色空間的準確轉換。

23、根據本技術的一個實施例，所述基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，包括：

24、基于所述感興趣區域中像素的灰度均值對所述亮度通道圖像進行圖像增強，以及基于所述感興趣區域中像素的灰度均值對所述色彩通道圖像中的a通道和/或b通道進行圖像增強。

25、在該實施例中，通過對亮度通道的增強能夠提升圖像的整體對比度，使得缺陷區域更加明顯；而對于色彩通道，可以選擇性地對a通道或b通道進行增強，可以根據缺陷的具體顏色特征進行調整；同時增強a和b通道則可以全面提升圖像的顏色對比度，使得彩色缺陷更加突出，這種分通道增強的方法，不僅能夠針對不同顏色特征的缺陷進行優化，還能夠保持圖像的整體自然感和色彩平衡，進一步提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

26、根據本技術的一個實施例，所述基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，包括：

27、計算單通道圖像中所述感興趣區域中像素的灰度均值，得到單通道均值圖像；所述單通道圖像為所述亮度通道圖像、所述色彩通道圖像中的a通道圖像和所述色彩通道圖像中的b通道圖像中的任意一種；

28、將所述單通道圖像和所述單通道均值圖像作差并進行圖像增強。

29、在該實施例中，通過計算單通道圖像中感興趣區域的像素灰度均值，生成單通道均值圖像，能夠為后續的圖像增強提供基準，通過將單通道圖像與對應的單通道均值圖像進行差值計算，可以突出顯示與均值差異較大的區域，增強圖像的細節和對比度，提高了圖像增強的效果。

30、根據本技術的一個實施例，所述將所述單通道圖像和所述單通道均值圖像作差并進行圖像增強，包括：

31、根據公式

32、

33、進行圖像增強；

34、其中，g表示增強后的圖像，g1表示單通道圖像，g2表示單通道均值圖像，mult表示增強系數，add0表示增強亮度調整參數，add1為中間參數，mean表示單通道均值圖像的灰度均值，min表示單通道圖像的最小灰度值。

35、在該實施例中，通過計算單通道圖像與均值圖像之間的差異，并乘以增強系數，可以突出圖像中的細節和對比度，通過引入中間參數，即單通道均值圖像的灰度均值與單通道圖像的最小灰度值之差，為增強過程提供了一個基于圖像內容的調整基礎，增強亮度調整參數的計算則采用不同的策略進行調整，使得增強效果能夠根據圖像的具體情況進行自適應調整，進一步提高了圖像增強的效果。

36、第二方面，本技術提供了一種基于lab顏色空間的彩色圖像增強裝置，包括：

37、提取模塊，用于從產品的彩色圖像中提取感興趣區域；所述感興趣區域表示所述產品中可能存在缺陷的區域；

38、第一轉換模塊，用于將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像；

39、增強模塊，用于基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，得到亮度通道增強圖像和色彩通道增強圖像；

40、第二轉換模塊，用于將所述亮度通道增強圖像和所述色彩通道增強圖像從lab顏色空間轉換到rgb顏色空間，得到增強后的彩色圖像。

41、根據本技術的基于lab顏色空間的彩色圖像增強裝置，通過從產品的彩色圖像中提取感興趣區域；所述感興趣區域表示所述產品中可能存在缺陷的區域；將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像；基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，得到亮度通道增強圖像和色彩通道增強圖像；將所述亮度通道增強圖像和所述色彩通道增強圖像從lab顏色空間轉換到rgb顏色空間，得到增強后的彩色圖像。本技術實施例通過從彩色圖像中提取出感興趣區域，這些區域通常是產品中可能存在缺陷的地方，并將彩色圖像由rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，可以將圖像分解為亮度通道和色彩通道，這樣的分離使得對亮度和顏色的處理可以獨立進行，然后利用亮度通道圖像增強有亮度差異的缺陷，利用色彩通道圖像增強有顏色差異的缺陷，增強后的亮度通道和色彩通道圖像再轉換回rgb顏色空間，使得增強后的彩色圖像能夠保持原有色彩信息，從而提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

42、第三方面，本技術提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述第一方面所述的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法。

43、第四方面，本技術提供了一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法。

44、第五方面，本技術提供了一種芯片，所述芯片包括處理器和通信接口，所述通信接口和所述處理器耦合，所述處理器用于運行程序或指令，實現如上述第一方面所述的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法。

45、第六方面，本技術提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述第一方面所述的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法。

46、本技術實施例中的上述一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果之一：

47、根據本技術的基于lab顏色空間的彩色圖像增強方法，通過從產品的彩色圖像中提取感興趣區域；所述感興趣區域表示所述產品中可能存在缺陷的區域；將所述彩色圖像從rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，得到亮度通道圖像和色彩通道圖像；基于所述感興趣區域中像素的灰度均值分別對所述亮度通道圖像和所述色彩通道圖像進行圖像增強，得到亮度通道增強圖像和色彩通道增強圖像；將所述亮度通道增強圖像和所述色彩通道增強圖像從lab顏色空間轉換到rgb顏色空間，得到增強后的彩色圖像。本技術實施例通過從彩色圖像中提取出感興趣區域，這些區域通常是產品中可能存在缺陷的地方，并將彩色圖像由rgb顏色空間轉換到lab顏色空間，可以將圖像分解為亮度通道和色彩通道，這樣的分離使得對亮度和顏色的處理可以獨立進行，然后利用亮度通道圖像增強有亮度差異的缺陷，利用色彩通道圖像增強有顏色差異的缺陷，增強后的亮度通道和色彩通道圖像再轉換回rgb顏色空間，使得增強后的彩色圖像能夠保持原有色彩信息，從而提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

48、進一步的，在一些實施例中，通過計算彩色圖像中像素的灰度均值，并選取多個灰度閾值以區分前景區域和背景區域，通過遍歷這些灰度閾值并計算相應的類間方差，能夠識別出使得前景和背景區分度最大的閾值，從而確定感興趣區域，提高了前景與背景分離的準確性，能夠更準確地提取出包含缺陷的區域，為后續的圖像增強提供了準確的區域定位。

49、更進一步的，在一些實施例中，通過對彩色圖像的像素值進行歸一化，為后續轉換提供了合適的數值范圍，通過將歸一化后的像素值映射到lab顏色空間的亮度通道與色彩通道，實現了彩色圖像從rgb顏色空間到lab顏色空間的準確轉換。

50、更進一步的，在一些實施例中，通過對亮度通道的增強能夠提升圖像的整體對比度，使得缺陷區域更加明顯；而對于色彩通道，可以選擇性地對a通道或b通道進行增強，可以根據缺陷的具體顏色特征進行調整；同時增強a和b通道則可以全面提升圖像的顏色對比度，使得彩色缺陷更加突出，這種分通道增強的方法，不僅能夠針對不同顏色特征的缺陷進行優化，還能夠保持圖像的整體自然感和色彩平衡，進一步提高對彩色圖像中缺陷的增強效果。

51、更進一步的，在一些實施例中，通過計算單通道圖像中感興趣區域的像素灰度均值，生成單通道均值圖像，能夠為后續的圖像增強提供基準，通過將單通道圖像與對應的單通道均值圖像進行差值計算，可以突出顯示與均值差異較大的區域，增強圖像的細節和對比度，提高了圖像增強的效果。

52、再進一步的，在一些實施例中，通過計算單通道圖像與均值圖像之間的差異，并乘以增強系數，可以突出圖像中的細節和對比度，通過引入中間參數，即單通道均值圖像的灰度均值與單通道圖像的最小灰度值之差，為增強過程提供了一個基于圖像內容的調整基礎，增強亮度調整參數的計算則采用不同的策略進行調整，使得增強效果能夠根據圖像的具體情況進行自適應調整，進一步提高了圖像增強的效果。

53、本技術的附加方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本技術的實踐了解到。