第2期 雷芳，等：金属腐蚀区域图像增强算法研究 ·389· 式中：L和R为水平方向上的子图像，U和D为垂 转换为RGB图像，最后得到增强的金属腐蚀图 直方向上的子图像，M和N为邻域模板的大小， 像。具体实验结果见图7~9。 no floor(N/2),mo floor(M/2). 2实验结果与分析 本文对金属腐蚀区域图像的增强算法进行了 研究，提出了HSI模型下多尺度细节自适应增强 (a)原始图像(b)小波自适应 (c)同态滤波 与同态滤波的腐蚀图像增强算法，并将算法应用 于金属管道腐蚀图像的增强。为了研究金属管道 材料在特定环境下自然腐蚀的情况，实验中使用 的腐蚀图像均采集于某输油站场内暴露于自然环 境下已经被腐蚀的金属管道材料，图5为现场实 物图，从图中可以看出金属管道的许多区域已经 (d)MSR (e)暗通道去雾 (①本文 受到了自然环境的腐蚀。 图7腐蚀图像1增强效果比较 Fig.7 Enhancement results comparison in corrosion image 1 (a)金属管道 (b)管外壁腐蚀(c)管接口腐蚀 图5自然环境下受到腐蚀的金属管道 Fig.5 Corrosion metal pipeline in natural environment 为了验证提出算法的增强效果，本文选取 (a)原始图像 (b)小波自适 (c)同态滤波 3幅腐蚀形态相异，亮度不均匀、腐蚀细节对比度 低的腐蚀原图像作为实验图像，腐蚀原图及其亮 度分量如图6所示。 (d)MSR (e)暗通道去雾 ()本文 图8腐蚀图像2增强效果比较 Fig.8 Enhancement results comparison in corrosion (a)腐蚀图像1 (b)腐蚀图像2 (c)腐蚀图像3 image 2 (a)原始图像 b)小波自适应 (c)同态滤波 (a)图像1的分量b)图像2的分量(c)图像3的分量 图6腐蚀原图像及1分量 Fig.6 Corrosion image and I component 在对管道腐蚀图像增强算法的对比实验上， 采用小波自适应增强算法、同态滤波算法、MSR 增强算法、暗通道去雾增强算法以及本文算法作 (d)MSR (e)暗通道去雾 (田本文 比较。上述所有算法在实验中都只针对金属腐蚀 图9腐蚀图像3增强效果比较 图像的I分量进行增强，再将增强后的I分量图 Fig.9 Enhancement results comparison in corrosion 像与原图像的H分量、S分量进行色彩空间变换 image 3n0 = floor(N/2) m0 = floor(M/2) 式中：L 和 R 为水平方向上的子图像，U 和 D 为垂 直方向上的子图像，M 和 N 为邻域模板的大小， ， 。 2 实验结果与分析 本文对金属腐蚀区域图像的增强算法进行了 研究，提出了 HSI 模型下多尺度细节自适应增强 与同态滤波的腐蚀图像增强算法，并将算法应用 于金属管道腐蚀图像的增强。为了研究金属管道 材料在特定环境下自然腐蚀的情况，实验中使用 的腐蚀图像均采集于某输油站场内暴露于自然环 境下已经被腐蚀的金属管道材料，图 5 为现场实 物图，从图中可以看出金属管道的许多区域已经 受到了自然环境的腐蚀。 (a) 金属管道 (b) 管外壁腐蚀 (c) 管接口腐蚀 图 5 自然环境下受到腐蚀的金属管道 Fig. 5 Corrosion metal pipeline in natural environment 为了验证提出算法的增强效果，本文选取 3 幅腐蚀形态相异，亮度不均匀、腐蚀细节对比度 低的腐蚀原图像作为实验图像，腐蚀原图及其亮 度分量如图 6 所示。 (a) 腐蚀图像1 (b) 腐蚀图像2 (c) 腐蚀图像3 (a) 图像1的I分量 (b) 图像2的I分量 (c) 图像3的I分量 图 6 腐蚀原图像及 I 分量 Fig. 6 Corrosion image and I component 在对管道腐蚀图像增强算法的对比实验上， 采用小波自适应增强算法、同态滤波算法、MSR 增强算法、暗通道去雾增强算法以及本文算法作 比较。上述所有算法在实验中都只针对金属腐蚀 图像的 I 分量进行增强，再将增强后的 I 分量图 像与原图像的 H 分量、S 分量进行色彩空间变换 转换为 RGB 图像，最后得到增强的金属腐蚀图 像。具体实验结果见图 7~9。 (a) 原始图像 (b) 小波自适应 (c) 同态滤波 (d) MSR (e) 暗通道去雾 (f) 本文 图 7 腐蚀图像 1 增强效果比较 Fig. 7 Enhancement results comparison in corrosion image 1 (a) 原始图像 (b) 小波自适 (c) 同态滤波 (d) MSR (e) 暗通道去雾 (f) 本文 图 8 腐蚀图像 2 增强效果比较 Fig. 8 Enhancement results comparison in corrosion image 2 (a) 原始图像 (b) 小波自适应 (c) 同态滤波 (d) MSR (e) 暗通道去雾 (f) 本文 图 9 腐蚀图像 3 增强效果比较 Fig. 9 Enhancement results comparison in corrosion image 3 第 2 期 雷芳，等：金属腐蚀区域图像增强算法研究 ·389·