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标题：基于matlab的图像处理实践 关键词：otsu 非均匀照度 光照补偿 log函数和gamma函数 Dice和Hausdorff测度 工件有孔，无孔进行分类 中心点标记 描述：主要是使用图像处理算法处理非均匀光照图像，进行光照模型补偿，展示图像灰度直方图，并对图像进行阈值分割，展示二值图。 之后对工件的有孔和无孔进行标记和使用不同颜色对工件分类，并计算出各个工件的中心位置。

在金属加工车间里，我们常会遇到这样的场景：零件表面的反光让质检摄像头拍出明暗不均的图像。就像这张铝制工件的现场图，左侧的顶灯在零件表面形成明显的光斑，直接使用Otsu阈值分割会把阴影区域误判为孔洞。今天咱们用MATLAB拆解这个棘手问题。

光照补偿的左右互搏

面对非均匀光照，先祭出直方图均衡化：

`matlab

img = imread('workpiece.jpg');

img_eq = histeq(img);

imshowpair(img, img_eq, 'montage');

`

但发现高光区域细节反而丢失。改用对数变换试试：

`matlab

c = 0.6;

log_trans = c * log(1 + double(img));

`

此时阴影细节浮现了，但整体对比度下降。这时gamma校正杀出重围：

`matlab

gamma = 2.5;

img_gamma = imadjust(img,[],[],1/gamma);

`

通过滑动gamma值观察效果，发现当gamma=1.8时，能同时保留高光和阴影的纹理特征。这种参数调优过程就像老中医把脉，需要结合具体场景反复尝试。

阈值分割的攻防战

补偿后的图像灰度直方图呈现双峰特征，但右侧峰明显比左侧"肥胖"。直接全局阈值分割：

`matlab

thresh = graythresh(img_gamma);

bw = imbinarize(img_gamma, thresh);

`

结果在明暗交界处产生锯齿状边缘。改用局部自适应阈值：

`matlab

bw = imbinarize(img_gamma, 'adaptive','Sensitivity',0.4);

`

参数Sensitivity调到0.35时，边缘平滑度显著提升。这里有个经验：当处理金属反光表面，Sensitivity取值建议在[0.3,0.45]区间滑动测试。

孔洞侦探的形态学工具箱

对于孔洞检测，先进行形态学开运算去除噪点：

`matlab

se = strel('disk',3);

bw_clean = imopen(bw,se);

`

之后用孔洞填充技术反推孔洞位置：

`matlab

bwfilled = imfill(bwclean,'holes');

holes = bwfilled & ~bwclean;

`

这里有个坑：当工件本身存在凹陷结构时，需要结合区域面积阈值过滤假孔洞。我们通过统计连通区域面积，设定当孔洞面积在[15,200]像素区间时才视为有效孔。

让零件自己说话的标记术

最后的可视化环节充满趣味：

`matlab

stats = regionprops(bw_clean,'Centroid','Area');

for k = 1:length(stats)

if holes_flag(k) % 孔洞标记判断

text(stats(k).Centroid(1), stats(k).Centroid(2),...

'○','Color','r','FontSize',14)

else

plot(stats(k).Centroid(1), stats(k).Centroid(2),...

'g+','MarkerSize',12)

end

end

`

用Dice系数评估分割结果时发现，当Hausdorff距离控制在3个像素以内，人眼几乎无法分辨差异。这种量化评估方法让算法优化有了明确的方向标。

整个处理流程跑下来，最大的感悟是：图像处理就像在光与影之间走钢丝，既要用数学工具建立模型，又要保持对物理世界的敬畏。当看到那些精确标定的中心点坐标在屏幕上闪烁时，仿佛听见了工业零件在数字世界的呢喃低语。