1.一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，结合多层次融合边缘增强算法、基于双色彩空间与光照补偿的阴影去除算法和基于形变程度曲面的图像校正算法三部分组成的保护压板图像预处理算法，在后续批处理之前执行图像预处理操作；多层次融合边缘增强算法从图像的不同色彩层次空间出发，采用不同边缘增强方法对其分别进行边缘增强后再融合，提高了压板ROI区域与背景部分的对比度，有利于实现后续的检测分割操作；基于双色彩空间与光照补偿的阴影去除算法，使用HSV和RGB双色彩空间实现了对阴影的自动检测，并采用光照补偿方法最大程度地还原了图像的原始特征，完成了阴影的去除；基于形变程度曲面的图像校正算法提出了反映图片畸变情况的压板形变程度曲面，由于不同拍摄角度造成的畸变情况，并自适应地实现对畸变的校正，通过将各压板ROI图像校正至相同平面及角度，提高后续批处理的可操作性和准确度；多层次融合边缘增强算法为：选择一张图片，分别将其转化为HSV模式图像和灰度图，再在两个层面进行边缘增强处理；在HSV模式中，对亮度分量进行直方图均衡化增强图像对比度，接着再对均衡化后的亮度图进行高斯-拉普拉斯变换锐化处理，增强边缘，得到处理后的亮度分量再与原本的饱和度以及色调分量叠加得到HSV模式下增强后的第一图像；在灰度图层面，分别进行了canny算子边缘提取，然后叠加到灰度图以及在灰度图中针对灰色开关的对比度拉伸变换，二者叠加到一起，得到第二图像，将两个图像分别还原到RGB模式之后进行图像融合，最终得到输出的边缘增强后的图像。
2.根据权利要求1所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，基于形变程度曲面的图像校正算法进行预处理包括以下步骤：在边缘增强和阴影去除的基础上，利用Faster-RCNN目标检测网络将图像中所有的压板ROI进行提取，对于各ROI区域图像进行单独的图像处理操作；结合canny边缘检测算法和连通域检测算法，提取各ROI图像中面积最大的连通域，并根据其四周距离最近的边缘对其进行填充或部分去除以实现对保护压板的分割。
3.根据权利要求2所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，基于双色彩空间与光照补偿的阴影去除方法共分为阴影检测和阴影区域恢复两部分，其具体步骤如下：A. 基于RGB、HSV双色彩空间的阴影检测首先将保护压板图像转换至HSV色彩空间，得到各像素点的色调、饱和度和明度值，并提出类阴影系数LS来综合评估像素点对应的饱和度和明度值，LS计算公式如下：其中，V，S分别代表图像HSV色彩空间中的明度和饱和度；类阴影系数LS与像素对应的明度正相关，与饱和度负相关，即亮度越低、饱和度越高的区域对应的类阴影系数越高，被认为是阴影区域的概率也最大，这与人眼观察到的阴影特征一致；计算得到保护压板图像中所有像素的LS值，并利用统计方法计算其核密度曲线，取核密度曲线图中最大波峰后的第一个波谷位置对应的LS值大小作为阈值，由该阈值将阴影部分的预选区域 与其他部分分割开来；将图像转换至RGB色彩空间，由于阴影部分颜色较暗，在R通道中与其他部分的对比度相对其他两个通道更高；提取R通道的灰度图像，并结合最大类间方差法将图像按照灰度大小分为两部分，其中灰度较小的部分为RGB色彩空间提取的阴影预选区域 ；取 和 的交集 作为最终检测到的阴影区域；B. 基于光照补偿的阴影去除算法由于在真实拍摄场景中，照明产生的阴影存在渐变的情况，采用光照补偿的方法实现对阴影部分的自适应填充，以最大程度地还原原始图像的特征；彩色图像的RGB值满足公式：其中 为像素点 的RGB值， 代表像素点 的光照， 为像素点 的表面反射率；除由于遮挡产生的阴影部分外，图像中的像素点光照来自于光源的直接光照 和环境的反射光照 ,因此，可得到如下公式：其中 为直射光在图像对应区域的折减系数，阴影部分对应的 值为0，而全影区域对应的 值为1；将上式改写可得： 其中， 表示阴影部分的像素，其对应 值为0， 为除阴影区域外的其他部分；对于阴影区域的某个特定的像素点 ，其阴影填充后的RGB值 与填充前的RGB值 之间的关系满足： 根据上式可将阴影区域S的每个像素值根据对应的光照补偿关系进行恢复，实现对阴影的去除；通过光照补偿方法实现对阴影部分的去除后，阴影区域的边缘通常会受检测准确性的影响而产生过渡不自然的情况，为提高图像阴影去除的准确性，最大程度地复原图像的原始信息本项目在阴影去除后对阴影区域的边缘区域进行了平滑操作，并按照与边缘的距离，自适应地赋予对应权值，权值公式如下：其中， 当前像素距离实际边缘的距离， 和 分别是边缘区域中与实际边缘的最大和最小距离。
4.根据权利要求3所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，依次计算各ROI图像中分割得到的保护压板面积，以行、列为单位绘制压板面积变化曲线，各曲线按照所在行列的位置进行排列，组成压板形变程度曲面；压板形变程度曲面的形状反映了图片各部分的畸变情况，其最大值点 代表离所拍摄相机最近的位置，从 点出发依次向外，计算各压板面积点与其八邻域点的差值，计算得到第一个差值极小值点停止；计算所得的极小值点对应着受畸变影响程度最小的压板ROI，取该ROI作为校正的模板。
5.根据权利要求4所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，边缘区域为边缘部分利用5*5的核进行膨胀后得到的区域；图片各部分为压板所在区域；以计算所得的矫正模板中压板的长、宽作为标准对各ROI图像进行单独校正。
6.根据权利要求5所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，校正规则为：根据之前的分割结果定位保护压板的四个角点，保持左上角点不动，左上角点与右上、左下角点连线倾斜度不变，角点之间的距离变为对应的模板长和宽大小。
7.根据权利要求6所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，由校正规则可得校正前后的四组角点位置，进而计算求得透视变换矩阵；具体计算过程如下：其中M为透视变换矩阵, 为透视变换矩阵系数； 为校正前图像中的任意点；[X,Y,Z]为透视变换移动到三维空间的点；( )为透视变换到三维空间后再次变换到二维图像上的点，即对应的校正后图像中的点；令m33=1，则带入四组角点位置，可求得M中各系数的值，从而根据校正前图像计算得到校正后图像。
8.根据权利要求7所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，利用概率霍夫直线检测算法对原图进行直线检测，取其中最长的直线，以最长的直线为基准，计算其倾斜度来代表图像整体倾斜程度，根据图像倾斜程度对各ROI图像进行旋转变化，实现对图像的倾斜校正。
9.根据权利要求8所述的一种保护压板图像预处理方法，其特征在于，最长的直线为保护压板柜之间的夹缝线。
