为了解决局域对比度方法(LCM)无法检测局部亮区损伤目标和分离效率低的问题, 本文提出了基于邻域向量内积局部对比度图像增强的光学元件损伤目标检测方法。首先, 将图像中的每一个点的3×3邻域生成一个9维邻域向量, 并将邻域内的最大值扩展成一个9维度极值向量, 计算邻域向量与极值向量的内积; 其次, 计算每个像素的邻域向量内积对比度值(NVDC); 然后, 计算每个像素的邻域向量内积局部对比度, 即在一个较大的区域内(5×5)搜索当前像素所有邻域向量内积对比度的最大值, 作为当前像素的邻域向量内积局部对比度值(NVDLC); 最后, 对NVDLC图像进行二值化和目标分离。实验结果表明, 通过本文的增强方法使得损伤图像的信噪比从3.775提高到12.445, 损伤目标信号得到极大的增强。在经过邻域向量内积局部对比度方法图像增强后, 能够直接使用自适应阈值公式将小于2 pixel的损伤目标从背景中分离出来, 满足了弱对比度损伤目标检测对于精度和效率的要求。

提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算, 由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体, 通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关, 消除小目标和邻域像素之间的相关性, 这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维, 则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外, 使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后, 获得了较好的图像增强效果.最后, 使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明, 该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标, 满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求.