一种用于轴承缺陷图像的改进FCM聚类检测算法

传统的FCM算法对原始图像进行分割,既没有考虑像素间相关性,又没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感而且速度慢。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法以轴承缺陷图像为研究对象,对改进的FCM算法进行了分析和研究;通过先对采得的图像进行K-L滤波消除图像像素分量间的相关性,然后对所得图像进行二维向量小波变换,对滤波后的图像提取特征得出图像每一个像素点都有含9个纹理特性来描述的结论,最后运用FCM算法的思想,对其提出进行改进方案得出分割后的图像,使其精度和速度都有改善。其结果证明了改进算法的有效。     

图像分割在主动光焊缝检测中的应用

开发了一种基于环形激光的视觉传感器并用于机器人焊接中的焊缝定位与跟踪,重点研究了在无弧光和弧光条件下焊缝图像滤波与图像分割等技术,解决了传感器图像采集与处理所面临的问题.在分析了最大类间方差自动取阈法、模糊簇聚方法的基础上,提出了一种基于灰度最大值统计与分区的两步法自适应阈值分割技术.结果表明,在无弧光条件下,利用灰度最大值统计方法获得了满意的分割效果,结合灰度最大值统计与区域分割技术适用于弧光条件下焊缝图像的分割,这两种自适应分割方法简单方便,优于传统的最大类间方差自动取阈法与模糊簇聚方法.此外,通过顺序统计量滤波技术很好地解决了光线弱化问题.     

基于高斯映射的柱面与锥面点云拟合

由于点云数据中存在噪声的影响，采用基于点云数据的拟合算法对圆柱面和圆锥面拟合时进行，获得的拟合初值不稳定，从而严重影响了最终拟合曲面的准确性。针对这一重要问题，提出了一种高斯映射方法来获得良好的拟合初值算法。该算法将柱面和锥面的单位法矢映射到单位球上，形成高斯映像。利用聚类分析方法剔除高斯映像数据中的噪声，获得干净的高斯映像数据，利用这些干净的高斯映像数据获得准确的轴线方向和轴线位置，确定了较好的拟合初值，最后采用非线性最小二乘方法获得准确的柱面和锥面。     

一种基于时空MRF的工业CT图像序列分割方法

提出了一种基于时空马尔科夫随机场的工业CT图像序列分割算法。此算法根据工业CT图像序列信息连续性的特点,建立时空Markov随机场,并且构造相应的混合高斯统计模型能量函数,利用条件迭代算法（ICM）实现最大后验概率（MAP）估计。仿真试验表明,该方法能够较好地实现工业CT图像序列的分割。     

Probabilistic region growing method for improving magnetic resonance image segmentation

In this paper, we propose a new region growing algorithm called ‘probabilistic region growing (PRG)’ which could improve the magnetic resonance image (MRI) segmentation. The proposed approach includes a threshold based on estimating the probability of pixel intensities of a given image. This threshold uses a homogeneity criterion which is obtained automatically from characteristics of the regions. The homogeneity criterion will be calculated for each pixel as well as the probability of pixel value. The proposed PRG algorithm selects the pixels sequentially in a random walk starting at the seed point, and the homogeneity criterion is updated continuously. The proposed PRG algorithm is applied to the challenging applications: grey matter/white matter segmentation in MRI data sets. The experimental results compared with other segmentation techniques show that the proposed PRG method produces more accurate and stable results.     

GTAW填丝增材制造熔池尾部固液分界点跟踪算法

针对GTAW填丝增材制造熔池尾部固液分界点检测难题,基于熔池液态边缘波动大,固态成形金属边缘波动小的特性,提出一种连续图像采集处理的熔池尾部固液分界点跟踪算法. 采用去噪、高斯滤波、边缘检测和阈值分割等算法预处理熔池尾部图像,根据连续图像熔池尾部边缘像素点坐标变化,计算其差异系数,通过多项式函数拟合像素点差异系数曲线,并求取其一阶导数,据此判定差异系数曲线折点,确定熔池尾部固液分界点. 结果表明,该算法有效地实现了GTAW填丝增材制造熔池尾部固液分界点的实时跟踪,算法简易、高效,具有良好的抗干扰能力.     

基于改进卷积神经网络的管焊缝X射线图像缺陷识别方法

针对卷积神经网络(CNN)应用于焊缝探伤图像识别时,目标区域占比小,局部信息冗余,激活函数小于零时出现硬饱和区导致模型对输入变化较敏感、网络参数难以训练的问题,采用超像素分割算法(SLIC)和改进的ELU激活函数构建CNN模型进行焊缝探伤图像缺陷识别. 首先,在CNN模型中使用ELU激活函数,在缓解梯度消失时对输入噪声产生更好的鲁棒性,同时,利用SLIC算法对图像像素进行像素块处理的特点,增大焊缝探伤图像中感兴趣区域的占比,降低局部冗余信息,提高模型在训练过程中的特征提取能力. 通过对焊缝探伤图像感兴趣区域提取并与所述CNN模型进行对比试验. 结果表明,该方法在焊缝探伤图像特征提取、训练耗时及识别准确率方面较传统卷积神经网络有更好的表现.     

基于网格激光线的横向焊接焊缝下塌检测方法

提出了一种基于网格激光的横向焊接焊缝下塌检测方法,根据5×5网格激光投影在焊缝表面的变形来检测焊缝的下塌情况.首先对网格图像进行处理,分别得到竖向和横向的像素点集.在此基础上,利用高斯函数对竖向点集进行样条曲线拟合,再对获得的高斯样条曲线分四段进行拟合,并求曲线段和直线段的交点.采用基于横向线的最小二乘法,对获得的交点以及焊缝最高点进行直线拟合.最后,通过计算三条拟合直线的距离,得到焊缝的下塌量.结果表明,该方法可以实现横向焊缝下塌情况的在线检测,为横向焊接焊缝成形闭环控制提供了基础.     

基于改进的K-means聚类图像分割算法

介绍一种采用K—L变换、二维向量小波和改进的K—means结合的图像分割算法。阐述和分析了二维向量小波变换和Laws纹理能量测度，得出图像每个像素点可用9个纹理特性来描述的结论。运用K—means算法的思想对其进行改进，最后得出分割后的图像。试验结果证明，运用以上处理方法可显著提高分割速度和精度。     

基于彩色图像分割的数字技术图像识别方案研究

数字图像处理技术对于艺术领域的影响越来越大,特别是图像分割技术。针对美术图像识别中的分割精度问题,提出了一种基于canny算子边缘检测和GrabCut算法的美术图像自动分割方案。首先,通过RGB模型对图像进行预处理,实现对图像进行平滑和锐化。然后,采用canny算子边缘检测对待分割图像进行平滑滤波并计算梯度值。最后,采用GrabCut算法在RGB颜色空间中进行最小化能量函数计算,并按照随机的方法将分割区域与其他区域进行合并从而构造出一张分割图。实验对比结果表明:在直接视觉和量化分析上,相比现有分割算法,提出的方案表现出更好的分割效果。     

远距离采集图像损伤区域三维重建仿真研究

远距离采集图像的损伤区域形状基属性形变和噪音难以消除,三维重建难度大,传统重建方法不能有效修复损伤区域.提出基于体像素插值的图像损伤区域三维重建方法,在远距离图像采集中形变不规则的前提下,利用产生奇异点的规律进行奇异点插值补偿,提取到图像仿真投射映像属性点的非齐次矩阵后,利用体像素补偿损伤区域奇异点,并通过边缘冲突原理进一步消除奇异点,获取到更加真实的远距离采集三维重建图像.实验结果证明:所提方法增强了远距离采集图像损伤区域三维重建的信息量.     

基于聚类的埋弧焊X射线焊缝图像缺陷分割算法及缺陷模型

针对埋弧焊X射线焊缝图像的噪声强、弱对比度特点和常规图像分割算法成功率低的现状,提出将缺陷视为噪声,利用密度聚类方法进行缺陷分割.在进行图像聚类时,提出图像灰度密度的概念,方便对焊缝图像的分割.通过对现场100张焊缝图像的试验表明,所提方法大幅度地提高了缺陷分割的成功率,将分割成功率提高至95%.在聚类分割算法基础上,通过试验给出一种新的高维空间缺陷数学模型,该模型综合考虑了缺陷形式复杂性等特征.通过试验在高维空间对模型予以验证,并结合所提聚类算法给出了覆盖率曲线.     

X射线安检设备测试图像分割方法

从X射线安检设备测试图像中分割出各测试项目,是客观评价X射线安检设备成像图像质量的基础。针对测试图像中测试项目轮廓突出和色彩信息鲜明的特征,采用基于HSI色彩空间对图像边缘进行多边形逼近简化处理后按照几何特征进行分割的方法。试验结果表明,基于HSI颜色空间的图像分割算法在图像质量较差,边缘变形较严重的情况下仍能正确地对图像进行分割,取得了较好的效果。     

基于二维属性直方图的铸件X射线图像的缺陷提取

针对铸件X射线图像对比度低、边缘模糊、噪声多等特点,提出了基于二维属性直方图的最大相关准则图像分割算法。首先利用最大熵法得到的阈值构造图像的属性集,然后由原始图像及其属性集构造二维属性直方图。通过最大化图像的二维属性直方图中目标和背景分布的相关量来选择阈值向量。同时,为了节省二维阈值算法的计算时间,给出了递推算法,此算法减少了大量的重复计算,有利于该算法的实时应用。对铸件中气孔、缩孔和杂质三种缺陷进行了分割,试验结果表明,该算法能够快速、准确地分割出铸件图像中的缺陷。     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

应用于刹车盘复杂背景去除的改进Grab Cut分割算法北大核心

针对无序分拣过程中车间光照不均导致的分割结果不准确问题,提出一种改进的Grab Cut图像分割算法。该算法采用自适应中值滤波去除图像表面噪声;通过限定对比度自适应直方图均衡化提升图像整体亮度,增强对比度;进一步使用Laplacian算子对刹车盘区域进行锐化处理;在此基础上对刹车盘图像复杂背景进行去除;最后通过仿真实验对比分割效果、PSNR、误分割率、分割准确性和运行时间来评价算法模型。实验结果表明:提出的改进Grab Cut分割算法相较于原始算法能有效降低光照不均对刹车盘复杂图像背景去除的影响,使分割准确率提高了12.5%,分割结果与实际刹车盘模型相比误差小,为刹车盘图像复杂背景去除提供参考。     

基于视觉注意的V形焊接区域清晰图像获取

焊接过程中焊接区域亮度范围大,而且随机变化,导致采集的焊缝区域图像干扰大,特征难以提取.文中利用激光条纹良好的方向特性,以及图像中结构光与熔池的亮度特征,提出一种基于视觉注意的焊接区域清晰图像获取方法.针对采集的焊缝区域图像,首先获取在不同检测方向下结构光条纹的单方向特征图,再进行加权融合得到多方向特征图.其次,利用高通巴特沃斯滤波器对原始图像加强,获取亮度特征图.接着提出一种改进的显著性度量方法实现了显著性区域与复杂背景图像区域的较好分割.最后,通过图像融合归一化得出结构光与熔池的清晰图像,并采用聚类中心距离客观评价了图像显著性检测效果.结果表明,试验结果显示提出的方法是有效的.     

X射线线阵实时成像焊缝缺陷检测方法

针对X射线线阵探测器实时成像的焊缝图像,提出了降噪处理、焊缝图像分割及缺陷检测的方法.通过自适应中值滤波方法对焊缝图像进行滤波降噪,利用类间、类内方差比分割法和数学形态学方法进行焊缝图像分割,对焊缝部分应用高频加强变换提取焊接缺陷.结果表明,采用自适应中值滤波能够有效去除噪声的同时保留焊缝和缺陷的边缘细节;类间、类内方差比分割方法与数学形态学方法并用能准确地将图像分割为焊缝与母材区域;高频加强变换能使焊缝中心部位灰度变化突显进而实现缺陷检测.     

Semantic segmentation of high-resolution remote sensing images using fully convolutional network with adaptive threshold

ABSTRACT

Semantic segmentation is an important method to implement fine-grained semantically understand for high-resolution remote sensing images by dividing images into pixel groupings which can then be labelled and classified. In the field of computer vision (CV), the methods based on fully convolutional network (FCN) are the hotspot and have achieved state-of-the-art results. Compared with popular datasets in CV such as PASCAL and COCO, class imbalance is a problem for multiclass semantic segmentation in remote sensing datasets. In this paper, an FCN-based model is proposed to implement pixel-wise classifications for remote sensing image in an end-to-end way, and an adaptive threshold algorithm is proposed to adjust the threshold of Jaccard index in each class. Experiments on DSTL dataset show that the proposed method produces accurate classifications in an end-to-end way. Results show that the adaptive threshold algorithm can increase the score of average Jaccard index from 0.614 to 0.636 and achieve better segmentation results.     

改进的分水岭算法在焊接图像中的应用

针对焊接缺陷X射线检测方法的现状和目前存在的主要问题,提出了一种改进的分水岭算法.从图像的结构信息考虑,由于噪声产生的谷底值是很小的,而对应于真正的区域,每个区域的最小谷底会有一个很大的动态值,这个值与没有噪声时的谷底动态值相近.因此,只要简单地给一个阈值,通过动态合并准则进行边分割边合并就可以将那些由噪声产生的谷底滤掉,从而也就抑制了过分割问题.结果表明,该方法能够快速、准确地得到焊接图像的分割结果.