基于微焦点X射线BGA焊点缺陷检测

BGA封装是是一种高集成的封装方式,其焊点缺陷会影响封装器件性能。为克服全局阈值分割、边缘检测方法对BGA焊点缺陷检测错误率较高的问题,本文提出采用Otsu阈值分割、轮廓提取、边界跟踪方法提取焊点轮廓,并用灰度形态学顶帽操作、直方图拉伸、Blob分析提取焊点气泡轮廓。通过分析BGA焊点缺陷类型及特征,提出基于焊点轮廓、气泡轮廓特征参数的焊点检测与分类算法。试验研究表明该算法较全局阈值、Canny算子焊点缺陷检测的准确率高,能够准确的完成焊点缺陷分类。     

快速检测轴承表面缺陷方法的研究

轴承表面缺陷可分为两种,一种是低于目标灰度的缺陷,另一种是高于目标灰度的缺陷.针对单阈值分割算法只能检测轴承前一种缺陷的局限性,而多阈值分割算法仅能检测高于目标灰度缺陷的情况,提出了一种基于OSTU的多次阈值分割图像快速检测轴承表面缺陷的方法,该算法相对于多阈值算法复杂度小,且根据轴承图像的特点缩小了阈值取值的范围,较好满足了在线检测轴承表面缺陷的实际需求.     

多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法

受噪声或随机细节、目标和背景的大小比例、成像时的点扩散等不同因素的影响,许多图像的灰度直方图呈现为无模态、单模态、双模态或者多模态样式.为了在统一框架内处理这4种不同模态情形下的自动阈值选择问题,本文提出了一种多向加权Tsallis熵最大化导向的自动阈值分割方法（Multi-directional Weighted Tsallis Entropy,MWTE）.基于新设计的反正切方向性卷积核的多尺度乘积效应,该方法将不同模态的灰度直方图转化为统一的单模态右偏灰度直方图.在4个不同方向上提取出这种特殊的单模态右偏灰度直方图后,通过多向加权策略构建出与原始图像灰度值紧密相关的加权Tsallis熵目标函数,并以该目标函数取最大值时对应的灰度值作为最终分割阈值.本文将提出的方法和3个阈值分割方法、1个软分割方法、1个活动轮廓分割方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较.在4种不同模态情形下的4幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,本文提出的方法虽然在计算效率方面不占有优势,但它对不同模态的测试图像具有更稳健的分割适应性,且在量化分割精度所用的马修斯相关系数方面优于其他6个分割方法.     

基于LDC的图像过渡区提取与分割

提出一种基于局部清晰度-复杂度的图像过渡区提取算法,通过计算图像局部清晰度获得清晰度图像,增加了过渡区灰度层次信息,再计算清晰度图像的局部复杂度,并根据复杂度曲线确定过渡区提取门限对过渡区进行提取,根据提取的过渡区灰度直方图,获得图像的分割阈值并对图像进行分割。实验结果表明,本文方法比传统的基于局部复杂度法提取的过渡区更加准确,图像分割效果更好。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

一种基于双阈值红外图像增强新算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于双阈值的红外图像增强算法.首先利用第一类灰度阈值,将图像分割成感兴趣的目标区及背景区两部分;然后根据各区域的特点,提取两部分局部直方图,并根据第二类阈值对各部分使用不同的算法进行修正,最后基于各自修正的局部直方图,在两部分灰度空间范围内进行直方图均衡化.实验表明,该算法克服了直方图均衡化对背景和噪声增强过度的问题以及基于直方图单一阈值的增强算法不具有普适性等缺点.实验证明,该算法对红外图像增强后,图像对比度和信噪比都大幅提高,具有较强的实用价值.     

基于机器视觉的城市空间尺度要素特征提取系统设计

针对传统城市空间尺度要素特征提取系统没有分类处理遥感影像多尺度纹理特征,导致提取效果差、精度低等问题,设计一种基于机器视觉的城市空间尺度要素特征提取系统。基于机器视觉技术将数字图像处理与计算机理论相结合,采用灰度共生矩阵法提取遥感影像多尺度纹理特征,并利用决策树分类法对其展开分类后,获取城市遥感影像分类结果。通过直方图阈值分割方法提取水体特征,利用决策树分类法提取建筑物特征,通过纹理参数分割、数字形态学处理、特征矢量化等步骤提取植被特征,运用数学形态学和边缘检测提取道路、阴影以及裸地特征。实验结果表明,该系统空间尺度要素特征提取,准确率高达95.02%,精度高;并且速度快、效率高,说明该系统实用性较好。     

一种改进的2维Otsu红外图像分割法研究

为了在2维直方图上用Otsu方法更好地分割红外图像、提高抗噪能力,提出了一种改进的方法。首先分析在2维灰度-邻域均值直方图上的分割存在不准确性,采用2维灰度-梯度直方图,且改进对邻域均值的求取算法;然后对Otsu法的阈值函数进行研究,引入类内的分离信息改进阈值函数,并简化该阈值函数以降低运算复杂度,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法能更好地分割目标,运行时间较少、抗噪性更强。     

基于OTSU和区域生长的电厂管道缺陷检测与分割

针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点,结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求,提出了基于改进二维最大类间方差法(OTSU)和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法.将红外图像灰度化后,通过改进二维OTSU进行预分割,提取出管道区域;基于管道区域灰度直方图,结合邻域灰度均值,实现多种子点的自动检测与定...     

一种模糊小目标的自适应阈值分割方法

文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难,必须对图像进行增强处理。文中涉及到的目标具有不同的灰度值,固定阈值法不能保证检测出所有的目标。在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法,首先对图像进行顶帽变换增强图像,再利用Sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘,利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。实验结果表明:利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标,能有效地提取出模糊小目标。     

基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法

在红外无损检测获取的图像中,缺陷区域与非缺陷区域所占面积比例悬殊,且图像经过序列增强处理之后仍然存在阴暗区域,导致缺陷分割准确性受损。为此,结合局部阈值分割法的相对阈值思想,提出一种基于鲁棒Otsu的缺陷分割算法。首先,引入邻域均值与邻域总梯度作为表征像素点的所属类别与空间状态的重要参数。然后,采用基于像素点-块区的统计调整模型对红外图像缺陷区和非缺陷区的灰度值进行动态调整。最后,采用基于灰度-邻域偏差的改进二维直方图及其区域划分方法,通过自动选取邻域边长的遗传算法搜索最佳阈值,实现红外图像的缺陷分割。结果表明:该算法不仅改善了Otsu算法的鲁棒性,且能够提高红外无损检测缺陷分割的准确性。     

Method of infrared image enhancement based on histogram

Aiming at the problem in infrared image enhancement,a new method is given based on histogram.Using the gray characteristics of target,the upper-bound threshold is selected adaptively and the histogram is processed by the threshold.After choosing the gray transform function based on the gray level distribution of image,the gray transformation is done during histogram equalization.Finally,the enhanced image is obtained.Compared with histogram equalization(HE),histogram double equalization(HDE) and plateau histogram equalization(PE),the simulation results demonstrate that the image enhancement effect of this method has obvious superiority.At the same time,its operation speed is fast and real-time ability is excellent.     

基于直方图极大值准则可变参数图像阈值分割方法

提出了一种基于直方图极大值准更则图像阈值分割方法，通过调节参数可对多类图像进行分割。阉值分割是实时图像处理首选的分割算法。本文通过一维灰度直方图确定极大值，从而获得图像中多个目标区域和背景区域阉值，分割出多个区域，将每个区域赋为不同的灰度级，根据具体所要分割的目标再进行分割。实验证明该方法分割效果较好，分割速度快，实时性较好。     

基于双平台直方图的红外图像增强算法

针对红外图像特别是红外弱小目标图像的特点,提出了一种基于双平台的直方图均衡算法。在对统计直方图设置两个不同的平台阈值的基础上,对修改后的直方图进行均衡化处理,然后对得到的图像进行灰度间距上的均衡化处理。算法中的上限平台阈值对背景和噪声进行了适当抑制,下限平台阈值对小目标和细节进行了适当放大,从而克服了一般直方图均衡化在对红外图像增强时的缺点。相对单平台直方图的均衡算法,能够增强图像整体效果,同时较好地保持了图像细节。     

基于二阶梯度的红外小目标检测方法

为了提高复杂背景下红外图像中弱小目标的检测概率同时降低虚警率,本文提出一种基于二阶梯度的红外弱小目标检测算法。首先基于小面模型采用二维离散正交多项式对原始图像局部灰度分布进行拟合,然后设计二阶方向导数滤波器对图像进行滤波并分解为不同的方向通道,再根据极值定理对不同的方向通道求取极值图像,随后对极值图像进行形态学滤波以增强目标能量并进一步抑制背景杂波,之后对极值图像进行归一化处理并统计其直方图,利用直方图灰度分布选取合适的分割阈值,进行阈值分割后得到二值图像并最终确定目标位置。实验结果表明,该方法在信噪比极低的复杂背景下可准确地对弱小目标进行检测。     

基于改进Otsu的桥梁裂缝检测方法

针对传统的桥梁裂缝检测方法效率低、主观性强，以及费时费力等缺点，提出一种基于改进Otsu的桥梁裂缝检测方法。在目标方差前加入偏重参数和背景倾向系数，利用灰度值梯度累积量获取峰值信息，进而保证在单峰情况下阈值始终在峰值左侧，然后通过灰度值累积量适当调整阈值，最终实现自适应桥梁裂缝检测。实验结果表明，改进算法能够有效检测出桥梁裂缝，且相比于EW,WOV,VE等算法，所提算法获得的误分类值更接近0,缺陷检测率更接近1,有更好的检测效果。     

基于分段直方图的图像对比度增强算法

在研究了图像基于灰度直方图的对比度增强算法基础上,提出一种对灰度直方图分段进行处理的技术。传统的基于图像直方图的对比度增强技术像直方图均衡化(HE)和灰度线性变换(LGT),在提高图像对比度的同时,灰度级也因此减少,导致图像中目标的不清晰,为后续图像处理带来麻烦。文中提出的分段直方图技术可避免此类问题产生。用阈值分割的方法将图像灰度直方图分为目标段、过渡段、背景段分别进行处理、再融合。该技术可以做到处理后的图像的灰度级依旧会分布整个0~255灰度区间,从而完整地保留了图像中目标和背景的细节特征,避免了灰度级合并带来的图像不生动、视觉效果差的问题,具有可操作性和细节完整的优越性。     

基于图像分割和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点,提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法.首先采取实时阈值提取方法选取阈值,将图像目标灰度与背景灰度分开;然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域,扩展目标区域的动态范围;最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像.实验结果表明:该方法有效地增强了原始红外图像,提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息,且避免了过亮现象,视觉效果得到改善.     

基于多峰分布最大类间方差的垩白米粒检测方法

采用一种基于多峰分布最大类间方差(Otsu)方法检测垩白米粒。首先利用垩白米粒图像的灰度分布具有多峰分布这一特性,应用数理统计方法进行多峰分布度测度。然后根据垩白米粒图像中垩白部分具有白色不透明这一物理特征将垩白米粒图像的灰度级分成3类,通过使用最大类间方差法确定两个分割阈值,并且检测出大米中垩白部分面积。由于使用了区域控制分割,使得最大类间方差阈值的确定具有自适应性和准确性特点。实验结果表明,本文采用的方法对垩白米粒检测正确度为97.4%,效果好于基于形态学分水岭的检测算法。