整体排版麻将的麻将行列数，并采集一副背景图像；
[0062] (2)输入一副包含整体排版麻将的采集图像，并从中分割得到整体排版麻将灰度 图；
[0063] (3)单个麻将的划分；
[0064] (4)单个麻将的光照类型分类；
[0065] (5)单个麻将的均值归一化处理；
[0066] (6)整体排版麻将的锐化；
[0067] (7)整体排版麻将的色度增强；
[0068] (8)单个麻将的去噪处理；
[0069] (9)输出一副已完成光照不均校正的整体排版麻将灰度图。
[0070] 步骤(1)具体包括：
[0071] 在对麻将图像进行校正之前，固定摄像头拍摄位置和焦距，输入W单个麻将为单 位的待检测整体排版麻将的麻将行数whole_;row和麻将列数whole_col，并采集一副无麻将 且色度空间格式为YUV的背景图像，保存该背景图像的Y分量图像作为背景图像灰度图。
[0072] 步骤(2)采用背景差分方法将整体排版麻将灰度图从输入的采集图像灰度图中分 割出来，具体包括：
[0073] (2-1)输入一副包含待检测整体排版麻将的采集图像，取其亮度分量Y得到采集图 像灰度图，并将采集图像灰度图与步骤（1)已保存的背景图像灰度图进行对应位置相减并 取绝对值，得到差值图像。
[0074] (2-2)使用阔值Tinit遍历该差值图像的所有像素点W划分图像背景和整体排版麻 将，若像素点的灰度值大于等于Tinit，则该像素点的灰度值置为纯白色对应的灰度值255， 若像素点灰度值小于Tinit，则该像素点的灰度值置为纯黑色对应的灰度值0,阔值Tinit的取 值范围为[20,160]，此处取值为100。经过遍历后得到差值图像的二值图Amxn，m为像素行数、 η为像素列数。
[0075] (2-3)通过投影方式得到整体排版麻将上下左右边界的坐标，首先利用式（1)对差 值图像的二值图进行水平投影，利用式(2)对差值图像的二值图进行竖直投影：
[0078] 式中册Rmxl和VERlxn分别为水平投影矩阵和竖直投影矩阵，Cnxl和Rlxm分别为元素全 为1的列向量和元素全为1的行向量。接着在水平投影矩阵册Rmx冲，查找从上到下第一次出 现连续Num个均大于Tc的投影值，将运些投影值中最上方投影值的位置作为整体排版麻将 上边界的竖直坐标;在水平投影矩阵册Rmxi中，查找从下到上第一次出现连续Num个均大于 Tc的投影值，将运些投影值中最下方投影值的位置作为下边界的竖直坐标。然后在竖直投 影矩阵vm?ixn中，查找从左到右第一次出现连续Num个均大于Tc的投影值，将运些投影值中 最左边投影值的位置作为左边界的水平坐标;在竖直投影矩阵vm?ixn中，查找从右到左第一 次出现连续Num个均大于T。的投影值，将运些投影值中最右边投影值的位置作为右边界的 水平坐标。本发明Num的取值范围为[10，！00]，此处取值为50，Τ。选取范围为[0.05,0.45]， 此处取值为0.25,利用运四个坐标，从采集图像灰度图中分割得到整体排版麻将灰度图。若 检测不到上述四个坐标中的任意一个，则返回步骤(2)，重新输入一副采集图像，继续分割 整体排版麻将。
[0079] 图3所示为使用背景差分法从不同采集图像中得到的不同光照类型的整体排版麻 将灰度图，整体排版麻将灰度图边缘分割较为准确，图像效果较佳。
[0080] 步骤(3)具体包括：
[0081] 本发明采用等间距法将整体排版麻将划分为whole_row行whole_col列的单个麻 将：
[0082] 将步骤(2)中得到的整体排版麻将左右边界水平坐标作差、上下边界竖直坐标作 差，分别计算得到整体排版麻将的像素宽度whole_width和像素高度wholejieight;，将 who 1 e_width与步骤（1)中输入的整体排版麻将的麻将列数who 1 e_co 1作商，即得到单个麻 将的像素宽度〇ne_width，将wholejiei曲t与步骤（1)中输入的整体排版麻将的麻将行数 who 1 e_;row作商，即得到单个麻将的像素高度onejiei曲t，从而等间距地将所有单个麻将从 整体排版麻将灰度图中划分开来，若无法整除，则采用四舍五入法处理。
[0083] 步骤(4)具体包括：
[0084] 本发明根据光照特征，先将步骤(2)得到的整体排版麻将灰度图划分为麻将背景 和麻将图案，再将步骤(3)得到的所有单个麻将分为Ξ类，即高光类麻将、均匀类麻将和阴 影类麻将，具体子步骤包括：
[0085] (4-1)麻将图案和麻将背景的划分：
[0086] 对整体排版麻将灰度图，采用0TSU方法计算用于划分麻将图案和麻将背景的整体 阔值TWseg，并遍历整体排版麻将灰度图，若当前像素点灰度值大于TWseg，则认为属于麻将背 景，否则属于麻将图案。
[0087] (4-2)麻将光照类型的分类：
[0088] 分析单个麻将背景的灰度值的均值和方差，若均值大于Tavg，且方差小于Tvar，则将 该麻将记为高光类麻将;若均值大于Tavg，且方差大于等于Tvar，则记为均匀类麻将;若不满 足W上两种情况的，则记为阴影类麻将。为使实验结果更佳，Tavg应取较大值，Tvar应取较小 值，使均匀类麻将归类更为严格。本发明Tavg的取值范围为[180，250 ]，此处取值为220，Tvar 的取值范围为[5,1引，此处取值为11。
[0089] 步骤(5)具体包括：
[0090] 阴影类麻将和高光类麻采用均值归一化法进行处理。首先计算每一个均匀类麻将 的麻将背景的灰度值均值avgeq( i，j)，其中i和j分别表示该麻将在整体排版麻将中的麻将 行序数和麻将列序数，麻将背景的位置从步骤(4)中获得，接着将所有avgeq(i，j)进行升序 排序并取中值作为校正基准值，记为avgbase。然后，对每个阴影类麻将和高光类麻将，先计 算其麻将背景的灰度值均值avguneven(i，j)，再利用式(3)计算该麻将每一个像素点均值归 一化后的灰度值，记为Ga<y(x，y)，其中（x，y)为当前像素点在整体排版麻将图像中的坐标， GDrg(x，y)为当前像素点进行均值归一化处理前的原始灰度值。
[0091] 63"(义，5〇=6〇巧（义，5〇+日￥邑6336-日￥的。6乂6。（：[^) (3)
[0092] 图4所示为经过均值归一化处理后的整体排版麻将灰度图，麻将阴影部分得到有 效抑制，高光类麻将的麻将图案虽然亮度更大了，但是各个部分的光照变均匀了。
[0093] 步骤(6)具体包括：
[0094] 采用四邻域拉普拉斯方法对整体排版麻将灰度图进行锐化，先利用式(4)计算拉 普拉斯算子护拉,。。1。。。托}〇，再利用式(5)计算锐化后的灰度值6343,。6。山7);若式(4)中63<^ (X-1 ,y)、Gadj(x，y-l)、Gadj(x，y+l)和Gadj(x+1，y)任何一个不存在，则该像素点不进行锐化 处理。
[0097] 图5所示为锐化后整体排版麻将灰度图，锐化效果十分明显，麻将图案变得更加清 晰，图像质量得到较大提升。
[0098] 步骤(7)具体包括：
[0099] 对步骤(6)得到的整体排版麻将灰度图的每个像素点，若其在步骤(1)得到的采集 图像中对应位置像素点的V分量数值大于等于TH。，则将该像素点的灰度值大小进行减半处 理，即除2，Τ出的取值范围为[130,180]，此处取值为140。
[0100] 图6所示为色度增强后的整体排版麻将灰度图，"万"字麻将的红色部分亮度变暗， 与黑色部分更为接近，有利于后续识别过程的二值化，很好地增加了识别精度。
[0101] 步骤(8)具体包括：
[0102] 本发明对整体排版麻将灰度图中的所有阴影类麻将进行基于四邻域幅值统计的 局部去噪，具体子步骤如下：
[0103] (8-1)从整体排版麻将灰度图中获取一个待去噪的阴影类麻将。
[0104] (8-2)计算该单个麻将的噪声阔值TNseg:将该单个麻将中属于麻将背景(已在步骤 (4)得到化灰度值小于THwh的所有像素点的灰度值均值作为TNseg，其中THwh的取值范围为 [150,255]，此处取值为220。当T化eg不存在时，即麻将背景中所有像素点的灰度值都大于等 于THwh，则认为该单个麻将无需去噪，结束去噪处理。
[0105] (8-3)对当前单个麻将中的每个像素点，统计该像素点及其上下左右四个空间相 邻像素点中灰度值小于等于TNseg的像素点个数numblaek和灰度值大于TNseg的像素点个数 numwhite。比较numbiack和numwhite的值，若numbiack小于numwhite，则将当前像素点判断为噪声， 将其灰度值直接置为最大值255，即表现为纯白色；若nu皿lack大于等于numwhite，则不作处 理。
[0106] (8-4)重复执行去噪子步骤(8-υ到(8-3)，完成整体排版麻将灰度图中所有阴影 类麻将的去噪。
[0107] 步骤(9)具体包括：
[0108] 输出一副经过步骤(2)到步骤(8)光照不均校正后的整体排版麻将灰度图。
[0109] 图7所示为去噪后最终输出的整体排版麻将灰度图，图像上方阴影区域的噪声得 到 了很大的抑制，图像对比度得到了较好的增强。
【主权项】
1. 一种基于特征分类的麻将图像光照不均校正方法，其特征在于，所述的校正方法包 括以下步骤： (1) 输入待检测整体排版麻将的麻将行列数，并采集一副背景图像： 在对麻将图像进行校正之前，固定摄像头拍摄位置和焦距，输入以单个麻将为单位的 待检测整体排版麻将的麻将行数whole_row和麻将列数whole_col，并采集一副无