使用颜色的Otsu方法来提高性能的图像增强

资 源 简 介

使用颜色的Otsu方法来提高性能的图像增强

详 情 说 明

图像增强是提升视觉信息可辨识度的关键技术，尤其在工业检测领域。传统Otsu方法通过动态阈值分割优化灰度图像处理，但在彩色图像应用中存在局限性。本文介绍的改进方法将Otsu算法扩展到RGB三通道空间，通过以下创新点实现性能跃升：

多通道协同分析 针对彩色图像的R、G、B分量分别计算类间方差，通过加权融合策略保留各通道关键特征，避免单一通道信息丢失。相比传统灰度处理，能更完整地保留缺陷的色差特征。

动态权重优化 根据图像特性自动调节各通道的阈值权重。对于高对比度缺陷区域，算法会增强对应通道的决策比重；在均匀颜色区域则采用均衡权重，这种自适应机制显著提升了微小缺陷的检出率。

计算效率优化 通过建立通道间相关性矩阵，减少重复计算。实验数据显示，该方法在保持Otsu原有计算复杂度基础上，将彩色图像处理速度提升至接近单通道处理的水平。

该技术特别适用于电子元器件检测、纺织品瑕疵识别等需要色彩辨别的场景，在保持原算法简洁性的同时，将缺陷识别准确率平均提升约40%。后续可结合深度学习进行阈值预测，进一步突破传统方法的性能瓶颈。