自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法

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针对管道检测过程中图像采集光照不均匀、缺陷边缘提取不准确的问题,提出一种基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测方法。首先设计单尺度Retinex自适应图像增强算法,利用引导滤波对图像进行照度分量估计,经自适应Gamma矫正得到光照均衡图像,实现自适应图像增强;再对传统Canny边缘检测方法进行改进,采用双边滤波平滑图像,通过迭代阈值法进行缺陷图像分割,根据边缘像素相似性进行连接,实现缺陷轮廓的有效提取。搭建基于自适应图像增强的管道机器人缺陷检测系统,利用履带式小车搭载云台摄像机,对管道内壁缺陷进行全方位视
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