摘要：针对猪舍视频监控场景中常常遭遇局部亮度不均衡而引起后继图像分析困难问题，提出一种图像自适应局部亮度调整法（ALLA）。首先为避免物体色度的干扰，原图像转换为YCbCr模型后，只利用亮度Y分量图像，根据最大类间方差（Ostu）将Y图像分为明暗二区；其次针对过亮和过暗的局部区域采用正弦函数进行非线性反向调整灰度值；最后，为评价处理后图像质量，提取测试图和基准图中的猪只对象轮廓边缘像素成对梯度值，通过假设检验判断二者差的集合均值是否存在明显变化。选择了典型3种猪舍环境图像，一种光线柔和，图像亮度质量较为理想；另外两种夜晚圈栏灯光和白天阳光导致景物本色出现偏差，即在光照强度高的局部区域灰度值低，反之则高。试验采用ALLA处理后的测试图像，测试PSNR（峰值信噪比）值均在31～78之间，表明没有引起图像质量显著下降；采用我们设计的假设检验方法，表明在显著性水平（α=0.95）时，测试图较之于标准灰度化图像有显著改变，因此，有利于后继的猪只目标分割工作。

关键词：图像处理 监控 亮度 边缘梯度 psnr 

单位：江苏大学电气信息工程学院; 镇江212013; 安徽工业大学计算机学院; 马鞍山243032