关键词：烟草；异物剔除；低照度；图像增强；同态滤波；实时性
摘 要：为解决烟草异物剔除系统随照度衰减后系统剔除性能下降问题,采用优化的高斯同态滤波算法在系统中增设了图像增强功能。先将低照度烟叶图像从RGB(Red-Green-Blue)空间快速转换到HSV(Hue-Saturation-Value)空间,实现色彩与亮度的分离,采用实时性较高的空域同态滤波方法对亮度分量V进行增强,引入自适应系数对亮度进行拉伸,最后将HSV转换到RGB模式。结果表明,该方法能有效校正低照度图像的颜色、对比度和亮度,对光照不均有很好的均衡作用,具有较好的自适应性;能够较好地保持系统剔除性能,增强系统的可维护性、易操作性;与其他图像增强算法相比,本方法运算速度更快,能较好地满足实时增强彩色图像的需求。