带钢表面图像缺陷区域的分割方法

主要研究了一种适用于带钢表面图像的缺陷区域分割方法．首先,对传统的基于边缘检测和全局阈值的缺陷区域分割方法进行研究和比较,然后根据带钢表面缺陷图像的灰度特点,提出了一种基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法．采用本文方法对常见的带钢表面图像进行缺陷区域分割实验,结果表明本文方法的分割效果要优于传统的分割方法．因此,提出的基于灰度级形态学增强和自适应阈值的缺陷区域分割方法具有一定的实际应用价值．     

应用多方向光源分割带钢表面缺陷

光源的照明方式和安装角度对采集到的图像质量有很大的影响,这种不同会导致同一幅缺陷图像产生不同的纹理效果。目前的采集系统一直将光源的影响看作负面因素,事实上如果将不同方向光源对带钢缺陷图像信息的影响用于分割,能够获得更全面、准确的图像信息,因为光源序列的分割方法比单光源包含了更多的缺陷特性。首先采集不同方向光源照射下的图像序列,再提取图像最大强度值位置对应的光源倾角方向作为特征,最后在特征空间运用线性判别函数得到分割结果。实验结果表明提出的方法能获取更高对比度的缺陷图像,正确地将缺陷从背景图像中分割出来。     

基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法

铁轨表面缺陷严重影响铁路系统的运行质量和安全,提出了基于图像传感器的铁轨表面缺陷视觉检测算法,并重点研究了图像增强和自动阈值分割.采用局部对比度测量法增强铁轨图像对比度,使缺陷区域明显突出于背景区域;采用改进的最大类间方差法分割铁轨增强图像,消除了更多的噪声且保持了必要的缺陷信息.实验结果表明:铁轨表面缺陷检测的准确率和检全率分别达到86.1％和91.9％.     

带钢缺陷图像的自动阈值分割研究

文章根据带钢缺陷图像的特点,提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法,结合纹理检测、聚类分析,实现了对带钢缺陷图像的自动阈值分割。实验结果表明,该方法具有在精度和速度方面的优势,适合对带钢表面图像的缺陷进行实时检测。     

基于小波变换的带钢表面缺陷图像增强算法

针对传统图像增强算法在处理有大量噪声、光照不足或不均匀的图像,尤其是实际现场的带钢表面图像时效果较差的问题,提出基于小波变换的图像增强算法,将其应用于冷轧带钢表面缺陷图像的增强中。对比实验结果表明,该方法的增强效果和抗噪性能明显优于传统算法。     

基于Gabor变换的木材表面缺陷图像分割方法

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.     

一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法

通过分析带钢图像,挖掘缺陷图像的特征,提出一种基于目标特征挖掘的带钢缺陷图像分割方法。首先,将采集的带钢缺陷图像进行中值滤波处理;然后,通过等分图像灰度范围所确定的一系列阈值对带钢图像进行预分割,通过挖掘带钢缺陷图像的特征,以特征因子作为任务驱动,找出特征值发生突变的区间;在此突变的区间内,再按照上述方法对带钢图像缺陷存在的区域进行细分,找出面积突变点,以此确定最佳阈值,通过最佳阈值进行带钢缺陷图像分割,得到特征子图;最后将若干特征子图融合,得到带钢缺陷图像分割结果。实验结果表明,将此方法应用于带钢缺陷图像分割过程中,能够完整有效地分割出带钢缺陷区域,为带钢缺陷的视觉在线检测提供了可能性。     

光照鲁棒的模糊C均值聚类显微图像分割

传统的模糊C均值FCM聚类图像分割算法在显微图像分割中由于没有考虑光照不均匀的影响而降低了分割的效果,为此,提出了一种光照鲁棒的FCM显微图像分割算法。该算法用正交基函数的线性组合模拟不均匀光照,并引入到FCM算法的目标函数中,进行图像的模糊分割。算法不仅降低了非均匀光照对分割效果的影响,还可以同步估计不均匀光照场。实验结果表明,该方法非常有效。     

一种光照不均匀图像的恢复增强方法

在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀.针对这一问题,提出基于背景变化拟合的图像恢复和增强算法.该算法首先从图像中提取空间位置合适分布的背景样点,然后作多项式拟合得到背景光照的分布特性,并通过调节对比度因子,达到恢复和增强图像的目的.实验结果表明,该方法能有效恢复不均匀光照背景,为实际图像处理应用提供了有效的前期处理.     

基于局部信息熵迭代的带钢表面缺陷分割

在带钢产品的生产过程中,表面缺陷检测是其质量控制的重要环节之一。由于流水线以高速运行造成了钢板表面的震动,钢板材质可能引起光线不规律的反射,以及光照在钢板表面上分布的不均匀性,使获取的带钢图像呈现中间偏亮四周偏暗的成像效果。本文针对带钢表面图像灰度分布的特性,结合边缘点投影和信息熵迭代阈值选取,提出了基于局部信息熵迭代的带钢表面缺陷分割。试验结果表明,该方法能具有较好的分割效果。     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

小波分解在带钢缺陷检测中的应用

光照不均会降低带钢图像的质量,在研究带钢缺陷特点的基础上,提出一种新的带钢缺陷检测方法。首先,对图像取对数处理并进行小波分解,其次分别对小波分解的子图进行同态滤波,然后对滤波后的子图进行中央周边差操作形成差分子图,在此基础上,对差分子图进行融合处理并取指数处理得到高对比度的缺陷图像,最后采用Otsu分割方法对缺陷图像分割。实验结果表明,该方法能增强缺陷图像对比度,图像细节部分清晰,同时可抑制噪声的影响,能够有效地实现缺陷图像的分割。     

一种带钢表面缺陷识别与分类的研究——基于混合加权特征和RBF网络的方法

本论文中,采用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和小波变换特征的提取方法,三种特征方法的结合能够很好的实现分类的目的。在提取特征向量的基础上,本研究基于MATLAB6.5环境下的神经网络工具箱,采用了兼顾识别速度与分类准确性的RBF神经网络分类器对带钢表面缺陷进行识别与分类,此算法可以作为高速生产线的带钢表面缺陷的实时检测优选方案。     

基于背景差分与最大熵的轨面缺陷分割

为了提高钢轨表面缺陷检测的效率和准确率,提出了一种基于背景差分与最大熵的轨面缺陷检测算法.首先建立钢轨图像背景模型并将原图像与背景图进行差分操作,以此来避免光照变化和反射不均的影响,更准确地突出缺陷区域;然后将改进的遗传算法与最大熵值法相结合来寻找最佳分割阈值并对差分图进行二值化,通过结合改进遗传算法加快了最大熵值法的运算速度;最后对二值图进行滤波操作,完成钢轨表面缺陷的分割.仿真结果表明该方法能够更加快速准确地分割出缺陷,精确率、召回率和正确率分别达88.6%、93.4%和90.6%.     

结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强

为了更好地辨别低照度图像中的目标,提高图像的对比度并增强纹理细节信息,采用子层分割规定化算法对图像进行增强处理,提出一种结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强算法.首先根据原始图像直方图的特点对直方图进行子层分割,之后通过对分割后的子层进行灰度区间拉伸来提高图像的亮度,以增强图像的对比度;为了增强图像中的细节信息,在每个子层求取自适应函数来对每个子层做规定化处理;最后对子层直方图合并,得到增强后图像.实验结果证明,经过增强后图像的灰度平均梯度值为原始图像的3~4倍,信息熵也明显增大;该算法在增强图像细节、提高图像的对比度上具有优越性.     

图像增强对低光照场景语义分割影响研究

在低光照环境下获取的图像通常会出现图像亮度低、颜色失真、细节信息丢失以及对比度低等问题。为了满足主观视觉体验的需求,往往会对图像进行增强处理。然而,图像增强对机器视觉应用性能的影响缺乏系统研究。本文以语义分割这一机器视觉应用为例,首先对主流的语义分割方法和低光照图像增强方法进行归纳总结,然后对经图像增强方法处理的低光照图像进行语义分割,从而探究图像增强方法对低光照场景语义分割性能的影响。实验结果表明,增强处理可以改善图像的人眼视觉效果,但是可能会引入噪声等影响,并且图像增强方法和语义分割方法关注的重点和特征不完全一致。图像增强对于低光照场景语义分割性能的促进作用并不明显,甚至会带来负面影响。     

一种新的冷轧带钢表面缺陷图像模式识别方法

针对传统的方法在冷轧带钢表面缺陷图像模式识别中存在的问题,提出了基于小波变换和遗传算法的模式识别方法。结合国内实例,对四种典型冷轧带钢表面缺陷图像进行了实验研究,实验结果表明,该识别方法能够对冷轧带钢表面缺陷图像进行有效识别。另外,还对识别率与训练样本数量的关系进行了研究。     

边缘信息引导的阈值图像分割算法

针对照度不均匀的图像提出了一种基于边缘信息构造阈值图像的分割算法。该算法着眼图像上目标、背景及照度在空间分布的连续性,利用边缘处梯度大、阈值容易确定的特点,以其边缘邻域中的极大值和极小值的均值作为该边缘处的阈值,然后以稀疏的边缘阈值为控制点,通过曲面拟合得到全图分布的阈值图像再对图像进行分割。该算法分割效果好,边缘吻合度高于其他典型算法,且抗模糊能力强,有利于平滑去噪,克服了基于边缘方法易受噪声影响的弱点。