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相似文献
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1.
非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦表面缺陷检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
为提高磁瓦表面缺陷人工检测效率、防止缺陷漏检,针对经典缺陷检测算法不能很好地提取颜色暗、对比度低的磁瓦图像缺陷问题,提出一种非下采样Contourlet域自适应阈值面的磁瓦缺陷自动检测方法.该方法根据非下采样Contourlet变换(NSCT)子带系数所在不同区域的特性,采用线扫描的方式对NSCT系数进行阈值处理,给出不同尺度、不同方向的归一化自适应阈值面;并与原始NSCT各子带归一化系数对比分割,以实现对磁瓦图像NSCT系数逐列自适应修正;最后重构NSCT系数提取出磁瓦缺陷.实验结果表明,文中方法能够有效地去除磁瓦表面纹理,提取出磁瓦表面缺陷的准确率可达95%.  相似文献   

2.
针对磁瓦表面缺陷人工检测时存在效率低、稳定性差的问题,提出一种将小波变换应用于磁瓦表面缺陷检测的视觉检测方法。实验中对随机样品磁瓦和模板正品磁瓦进行相同的处理,对比两者处理过程中采集到的参数来判别实验磁瓦是否存在缺陷。先通过小波去噪处理图像,利用灰度直方图阈值提取图像并二值化,计算对比阈值提取区域匹配相似度;再用Canny边缘检测算法提取出阈值提取区域轮廓边缘,经过形态学操作,计算对比最大轮廓长度,最大轮廓面积和凸凹平均面积;最后通过设定提取特征的合格区间来判别磁瓦是否存在缺陷。实验结果显示,该算法对倒角不合格、偏磨、掉块和起层等缺陷的识别效果较好,可将磁瓦表面存在的显著缺陷准确地检测出来。  相似文献   

3.
高效、快速的磁瓦图像处理方法是基于机器视觉技术磁瓦表面缺陷检测系统的关键技术之一。由于数学形态学具有简化图像数据,保持它们基本的形状特性,同时天然具有并行实现的结构特点。提出了一种将数学形态学运用到磁瓦表面缺陷检测中的方法。通过选择合适的结构元素,对缺陷图像进行多种形态学运算,提取出缺陷轮廓,并作为缺陷面积计算的基础。实验结果表明,该方法效果良好,缺陷的检测准确率高,计算处理的速度快。  相似文献   

4.
基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52%.  相似文献   

5.
开发了一种基于机器视觉技术的磁瓦表面缺陷自动检测系统。该系统根据功能面的特点设计了图像采集系统,综合运用图像处理技术,采用改进的中值滤波技术消除噪声,运用基于灰度直方图的阈值分割并二值化,经后形态学处理、Roberts边缘检测提取出缺陷轮廓,通过提取缺陷面积特征,经模板匹配模式识别,判定磁瓦的质量等级。用于生产线试运行表明,该系统运行稳定,检测结果精度高,克服了人工检测劳动强度大且误检率高的缺点。  相似文献   

6.
针对经典缺陷检测算法不能很好地提取随机纹理瓷砖图像的缺陷的问题,提出一种基于傅里叶变换的随机纹理瓷砖表面缺陷高精度检测方法。在此基础上,完成了瓷砖表面缺陷检测硬件系统设计。对采集的瓷砖图像,首先利用傅里叶变换得到频率谱图像,然后研究截止频率参数对滤波的影响,设计最优化滤波器进行滤波,再通过傅里叶逆变换获得重构图像,达到抑制背景纹理信息,加强缺陷区域信息的目的,最后通过阈值化和形态学操作获得缺陷区域。实验结果表明: 本方法对不同的随机纹理瓷砖样本进行缺陷检测的准确率高,在瓷砖缺陷检测中具有较高的实用价值。  相似文献   

7.
棉花杂质检测方法对于提高织物质量和降低生产成本具有重要意义。针对工业环境中非均匀光照条件下的棉花图像设计基于Gabor滤波器的杂质检测算法,依据Otsu法和形态学滤波将图像分割为前景区、背景区和交界区,然后在图像前景和背景区域内分别使用Gabor滤波器提取图像的纹理特征。设计一种针对Gabor滤波输出的自适应阈值分割算法,结合形态学滤波和连通域分析检测出棉花中的杂质。实验结果表明,本文算法有效地消除了由于光照条件造成的干扰,可以精确地检测出棉花中常见的各种杂质。  相似文献   

8.
针对手机表面存在纹理复杂、缺陷细小和缺陷多样性等特点,提出一种应用于复杂纹理的手机外壳缺陷检测方法。该方法首先对手机外壳表面划分区域进行放大处理,并抑制放大后的纹理。然后进行图像的主结构提取,再采用一种自适应边缘检测Roberts方法来进行缺陷轮廓提取。最后运用一系列的中值滤波、形态学运算等方法来综合处理并提取缺陷。实验表明,对手机外壳的划痕、污渍等缺陷误检率低,具有良好的检测效果。  相似文献   

9.
基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了提高对木材表面缺陷图像分割的正确率,采用了环形Gabor滤波器将木材纹理图像变换到联合空间频率域,并在能量意义下定义了特征参数.根据多方向滤波结果形成缺陷图像的分割特征向量.结合模糊C均值聚类算法和数学形态学后处理操作提取出缺陷目标区域,分割正确率为98.29%.通过与基于灰度共生矩阵的分割方法进行比较实验,该方法平均分割精度比后者提高了4.22%,实验结果表明了该方法的可行性.  相似文献   

10.
针对珍珠表面图像采集和缺陷检测中存在的特殊问题,采用穹顶形散射光源以减小珍珠的光斑效应并提高图像质量,设计了珍珠自由落体状态下准同步方式的多幅图像获取方案,提出了用基于距离变换的自适应非线性滤波器来增强缺陷区域的对比度,对增强后的图像通过区域生长提取可疑缺陷区域,在光斑及光晕的空间分布模型上利用形态学方法去除了光斑-光晕区域,最后提取出缺陷的纹理特征、几何形状等特征参数。实验表明,该方案和算法能有效地实现珍珠表面缺陷检测。  相似文献   

11.
姚刚  刘勇  雷帮军  董方敏 《计算机应用》2010,30(12):3241-3245
针对传统梯度幅值滤波算法中阈值需人工确定而无法正确判断噪声点和产生新噪声点的问题,提出了一种自适应梯度幅值和多结构元素形态学组合滤波算法。首先使用梯度幅度均值与方差的和作为阈值,以及Otsu算法自适应阈值两种自适应滤波算法对图像进行滤波,以自动确定滤波阈值,最大限度滤除噪声点,保持图像细节;然后使用多结构元素组成串联形态学复合滤波器对自适应梯度幅值滤波后的图像进一步滤波,以解决在自适应滤波过程中产生的新噪声问题。通过实验结果对比与分析,该算法滤波后的图像视觉效果明显好于传统滤波方法,从而验证了该算法既能保持图像细节,又能实现较好的图像滤波效果。  相似文献   

12.
王芳  李芃 《计算机仿真》2020,(4):471-475
传统识别方法受到低信噪比、低对比度、缺乏弱小点目标的形状及纹理信息等因素影响,尤其在复杂背景下,弱小点目标自动识别准确率较低,针对此问题,提出一种基于BEMD(二维经验模态分解算法)的红外图像弱小点目标自动识别方法,根据待识别图像的频谱特性,并结合分频段处理方式。对比了不同滤波器的性能,并建立了图像滤波器组,采用滤波器组将弱小点目标图像分解到不同子频域中;对子频段图像进行罗宾逊滤波处理,提取弱小点目标。采用多层经验模态分解算法对原始弱小点目标图像输入函数分解为二维本征模态函数,通过微分计算来获取原始图像与背景区域之间的差,分割出弱小点目标区域。通过局部逆熵分割弱小点目标区域的高频信息来获取各个模态函数的弱小点目标识别结果。实验结果表明,所提方法能够高效且准确地提取出弱小点目标,更好地抑制复杂背景。  相似文献   

13.
基于2DPCA的有效非局部滤波方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
郑钰辉  孙权森  夏德深 《自动化学报》2010,36(10):1379-1389
最近, 非局部滤波方法已成为滤波领域的研究热点. 本文深入研究了基于预选择的非局部滤波方法, 指出了已有方法在提取图像片特征方面存在的不足, 利用二维主成分分析(Two-dimensional principal component analysis, 2DPCA)提出了一种有效的非局部滤波方法. 该方法对基于预选择的非局部滤波方法的主要贡献有: 1)用于提取图像片特征的面向图像片的2DPCA; 2)基于相似距离直方图的相似集自动选取方法; 3)相似距离权重参数局部自适应选取方法. 实验结果表明, 本文方法对弱梯度、人脸、纹理以及分段光滑图像均能取得较好的滤波效果.  相似文献   

14.
针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。  相似文献   

15.
基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。  相似文献   

16.
动态场景视频序列中的前景区域自动提取   总被引:4,自引:0,他引:4  
首先提出一种具有自适应外点过滤功能的全局运动估计算法,通过交替地进行参数估计和外点过滤,能够有效地抑制噪声的影响,实现准确的背景对准;然后,通过直方图拟合获得准确的背景噪声方差值,克服了以往只能依据经验设定背景噪声方差的缺点,并使用显著性测试技术有效地对帧差图进行二值化,最终消除帧间的重叠背景,提取出前景区域.实验结果表明,该算法能够有效地实现动态场景视频序列中的背景对准,并准确地提取出前景区域.  相似文献   

17.
提出了一种新的结合自适应中值滤波和阈值的去噪方法。与其他中值滤波方法不同,这里采用的自适应中值滤波的滑动窗口大小根据窗口内灰度的均值与最佳阈值下目标部分灰度均值和背景部分灰度均值的差别自适应确定。实验结果表明,与仅用中值滤波或仅用简单阈值对图像去噪的方法相比,利用该去噪方法,图像的信噪比提高了10.42 dB,光斑图像质心的精度最大提高了80%左右。  相似文献   

18.
研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。  相似文献   

19.
研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。  相似文献   

20.
针对港口监控摄像机与船舶目标距离远,船舶目标成像小,海面噪声干扰大等特点,采用一种基于多结构元素形态学滤波的背景抑制算法.根据船舶的几何特征,采用多组结构元素的加权形态学滤波,将船舶目标与海面背景分离,然后利用基于邻域的自适应快速中值滤波滤除脉冲噪声,最后根据海面杂波在帧间运动不连续且面积较小等特点,利用连通域计算建立船舶的形态特征模型,来排除海面杂波对船舶检测的干扰.实验结果证明,该检测方法在实际港口获取的视频中,可以有效的抑制背景噪声和海面杂波,快速的检测出船舶目标.  相似文献   

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