改进NCC算法在铝塑药板包装缺陷检测中的应用

目的 鉴于传统归一化互相关算法（Normalized cross correlation, NCC）存在计算量大及无法适应图像旋转的缺陷,提出一种改进算法,能快速完成对泡罩区域的提取,以及对铝塑药板缺损、漏装等缺陷的识别。方法 首先对原始图像进行预处理,然后通过仿射变换使其变换至指定位置,接着提取其单个泡罩区域作为模板并构建积分图,最后获取待测图像,变换至相同位置后进行查表式匹配。结果 与传统方法相比,改进后算法速度得到极大提升,对为1920×1200图片的匹配时间仅为21 ms,对实验样品的检测误检率为0,漏检率为3.5%。结论 改进后的NCC匹配算法在满足精度要求的同时具有较快的速度优势,能较好地适用于铝塑泡罩包装缺陷检测中对泡罩区域的快速提取,药粒缺损10%以上缺陷及漏装缺陷的识别。     

基于SURF的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对常规图像水印算法抗几何攻击能力差的问题,提出一种基于SURF特征点和Schur分解的图像水印算法。方法将置乱后的水印嵌入到图像NSCT变换后进行Schur分解得到的上三角矩阵中,然后运用加速鲁棒性特征(Speed-Up Robust Features)算法提取图像低频子带中稳定的特征点和特征点描述符,利用特征点匹配对估计、校正含水印图像的几何攻击参数;利用RANSAC算法对特征点匹配对进行筛选,删除误匹配对,提高匹配精度,完成失真图像的几何校正。结果实验数据表明文中算法对几何攻击和常规信号攻击均有较好的鲁棒性,NC值平均达到0.9以上。结论文中的图像水印算法对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性和不可见性,且提高了匹配精度。     

基于SIFT的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的抗几何攻击图像水印算法在图像匹配时容易产生误匹配,影响提取水印的鲁棒性,提出一种改进的SIFT图像水印算法。方法先对载体图像进行两级非下采样Contourlet变换(NSCT),利用中间值量化算法把水印信息嵌入低频系数的方向子带中。图像匹配时利用广义霍夫变换删除误匹配特征点对,提高匹配精度。根据筛选后的特征点匹配对估算几何失真参数,对含水印的载体图像进行几何校正并提取水印,从而实现水印的抗几何攻击。结果实验数据表明对原始特征点匹配对进行筛选后,至少提高了6.8%的匹配精度,提取水印的NC值平均达到0.9以上。结论文中提出的改进算法不仅对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性,还能保证水印的不可见性。     

手机玻璃屏表面缺陷视觉检测方法研究

目的针对手机玻璃屏表面缺陷人工检测存在的准确率低、稳定性差等问题,提出一种基于机器视觉技术的手机玻璃屏表面缺陷检测方法。方法采用统计平均法建立模板图像,以减少外界光照对模板图像的灰度影响。采用基于互信息的配准方法实现模板图像和待测图像的像素对齐,将配准后的待测图像与模板图像进行差分运算,获取残差图像,并采用Niblack方法实现残差图像上的缺陷判断。通过搭建的实验平台获取了300幅手机玻璃屏图像,并采用文中提出的方法、模板匹配法和人工检测法对300幅图像实施缺陷检测。结果实验结果显示,文中方法的真正率为92%,真负率为96.5%和准确率为95%。与模板匹配法和人工检测法相比,文中方法在真正率、真负率和准确率上分别至少提高了5%,4%和4.3%。结论文中方法与人工检测方法相比,提高了手机玻璃屏表面缺陷检测的准确率和稳定性。     

基于骨架模板匹配的彩色印刷品文字缺陷检测

针对彩色印刷品文字缺陷检测难等问题,提出了基于骨架模板匹配的文字缺陷检测方法。选取标准样本图像中有代表性的颜色,经过粗分割和精分割,提取主颜色;在每个主颜色的色板上分析连通分量区域几何位置关系,定位文字区;逐步细化文字区色板并赋予不同权值,得到骨架模板;把待检样品图像与骨架模板匹配得到缺陷信息并标记在待检样品图像上,完成缺陷检测。实验结果表明,该方法能有效消除印刷过程中多种干扰带来的抖动和配准精度对文字缺陷检测的影响,精确实现文字缺陷检测。     

基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测

提出了1种基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测方法.首先利用SIFT特征检测器,获取图像中具有旋转和平移不变性的特征点,然后采用最近邻方法进行特征点匹配,最后使用最小二乘优化算法,计算2幅图像特征点对的变换矩阵来实现缺陷图像的检测.实验结果表明:该方法能够快速准确地提取出2幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,在图像发生较大平移和旋转的情况下,仍能准确地实现图像的对准及缺陷图像的检测.     

融合双特征的玻璃缺陷图像分割算法

目的 针对玻璃的材料透明性以及条带噪声等固有属性使得传统玻璃缺陷分割算法准确率较低等问题,提出一种基于双特征高斯混合模型的玻璃缺陷分割方法.方法 首先,利用分数阶运算对玻璃缺陷增强,用灰度共生矩阵获取纹理特征,从而构建玻璃缺陷的双特征向量;将双特征向量引入高斯混合模型,并利用马尔科夫随机场的相邻像素空间信息对玻璃缺陷分割高斯混合模型进行改进,通过交替进行玻璃缺陷像素点与标号场之间映射关系的估计和基于高斯核函数空间约束更新,完成玻璃缺陷分割;最后,应用模糊熵对缺陷图像分割结果进行后续处理.结果 对疖瘤、污点、气泡以及夹杂等4种典型缺陷样本图像进行性能测试和不同算法对比分析实验,实验结果表明,所提算法的Dice指标达到98.59％,crM指标达到7.03％,衡量指标优于其他算法.结论 将灰度特征和纹理特征引入玻璃缺陷分割的马尔科夫随机场,能够抑制非缺陷目标,并保留低对比度玻璃缺陷,提高玻璃缺陷分割算法的鲁棒性和准确性.     

局部特征点的鲁棒性数字稳像

针对视频序列受载体的影响,本文提出了基于Harris局部特征点的数字稳像方法。局部特征点在图像处理、模式识别、计算机视觉以及目标检测与跟踪领域得到了广泛的研究。首先,利用Harris算法提取动载体摄像系统中每帧图像的局部特征点,采用基于归一化互相关匹配算法进行局部特征点的匹配,提出了一种双向搜索的匹配策略来提取具有较强鲁棒性的特征点;然后,利用随机抽样一致算法进一步筛选所选定的特征点,并将保留下来的精确匹配特征点带入仿射运动模型求出全局运动矢量;最后,提取全局运动矢量中的抖动参数,并对原始图像进行补偿。实验结果表明,该方法可以快速有效地处理图像序列的仿射运动,水平和垂直方向的精确度小于1 pixel,并且具有较好的鲁棒性,可用于动载体摄像系统。     

基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法

目的 针对数字图像水印中传统奇异值分解算法存在的提取水印对角线失真和目前的特征点匹配算法速度慢引起抗组合几何攻击性能弱问题,提出基于IWT-SVD和BRISK的鲁棒图像水印算法。方法 该方案是将Logistics混沌映射置乱的水印嵌入宿主图像IWT变换后进行SVD分解的矩阵中,然后运用BRISK算法完成失真图像的几何校正,最后根据提取的水印图像特性,用邻域平均法进行对角线元素修正。结果 嵌入水印后PSNR高于42 dB,在各种常规信号处理和组合几何攻击下,NC平均值在0.95以上,提取出的水印对角线失真问题得到明显改善。结论 实验结果表明,该方案能提高图像特征点的匹配速度,性能得到增强,水印不可见性较好,进一步提升了图像的鲁棒性。     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

一种改进的特征匹配算法在碎片云测量建模中的应用

为满足超高速撞击典型Whipple防护构型的损伤评估需求,利用图像处理技术对碎片云序列阴影图像进行深入研究。使用超高速序列激光阴影成像仪得到三组不同实验条件下碎片云发展过程的高清阴影图像,分别对每组最具代表性的2帧进行图像处理分析;根据碎片云图像特点以及碎片运动特性,提出了一种改进的碎片二次特征匹配算法,该方法包含碎片粗定位、特征定义及初匹配和精确匹配三步策略;通过运用改进的匹配算法,对选取的相邻两帧图片完成碎片高效匹配,并提取匹配碎片的运动参数,进而分析碎片的速度分布和飞行角度分布,获取二次碎片云相关运动特性;得到三组实验各自的轨迹模拟图。根据得到的轨迹分析结果分别对三组实验的后板损伤进行估计,并通过与防护构型的实际损伤结果进行比较,验证了该方法的有效性。     

基于比例特征的区域分割算法在药板缺陷检测中的研究

目的 为解决铝塑泡罩药板图像ROI区域定位慢、精度差等问题,本文提出一种基于比例特征的泡罩区域分割算法,该算法可以快速定位并分割泡罩ROI区域,结合图像相关性特征算法对铝塑泡罩药板进行缺陷检测。方法 首先通过工业相机采集药品包装生产线上的药板原始图像,接着使用Blob分析从原始图片中分离出铝塑泡罩主体部分,然后通过仿射变换将图像放置在中心区域,并使用比例特征分割算法对泡罩区域进行分割,最后通过金字塔加速的NCC算法完成缺陷检测。结果 实验结果表明,基于比例特征分割后的图像平均NCC匹配时间为9 ms,在缺陷样本占比20%的实验中误检率为0.167%,漏检率为0.556%。结论 通过比例特征分割出精准的泡罩ROI区域结合改进的NCC算法,在拥有较高准确率的同时大幅减少了缺陷检测时图像匹配的时间,能较好地完成铝塑泡罩药板的缺陷检测任务。     

基于图像数据重排的产品表面缺陷检测算法研究

产品检测时许多无关图像信息增加了参与计算的图像数据量,为解决该问题,提出了一种基于图像数据重排产品表面缺陷检测算法.根据先验知识将产品表面结构明显且不会出错的特征作为产品成像后的周向位置特征,建立起样本周向位置特征库图像序列;同时提取每个周向方位下样本表面各个待识别子目标区域图像数据或变换特征进行有效数据重排作为产品的检测识别特征,建立起产品的检测识别特征库图像序列.检测识别过程中,提取产品位置特征寻找其在标准样本库中最优解确定产品的周向方位,然后提取产品不同方位下的多个待检测区域并进行相同的数据重排,最终完成快速检测识别.经过仿真验证,本文的算法可以大大节省缺陷检测所用时间.     

蜂窝纸芯成形质量在线检测系统的开发

基于MATLAB 开发软件,对蜂窝纸板生产过程中蜂窝纸芯的成形质量进行了在线自动检测。将生产线上获得的蜂窝纸芯实际图像进行处理后,与标准模板图像进行比对运算,得出蜂窝纸芯的实际生产质量情况。比对算法的关键有2 个:在图像中寻找匹配目标;将实际图像与模板图像的匹配部分进行相似度计算。采用相关模板匹配的方法进行目标匹配,采用逐个像素点比较的方法进行相似度的比对计算,通过该算法可以高效快速地将实际图像与模板图像中提取的匹配部分进行运算,得到其相似度,获得产品的生产质量。     

区域边缘直方图的目标搜索算法

视频目标搜索是智能视频监控领域一大挑战,提出一种基于灰度图像区域边缘直方图的目标搜索算法.首先,在固定场景的视频数据中,对选定目标进行特征提取,即区域边缘直方图(REH)特征向量;接着在同一场景的未知视频数据中进行前景检测并提取前景目标的特征向量;经滤波处理后,与选定目标特征向量进行匹配,通过相似性度量评判是否搜索成功.实验得到了最佳72.4%的匹配成功率,验证了32维的区域边缘特征向量为最佳描述特征.实验结果表明,本算法能有效地实现目标搜索.     

可见光和红外反相图像的SURF特征双向匹配

特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF(Speed-up Robust Feature)特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对特征点进行二次匹配,实现特征点精确匹配。实验结果表明,该算法在正确匹配率和配准精度方面都优于传统SURF的单向最近邻/次近邻匹配方法,具有有效性。     

微小型飞行器航空图像拼接算法

针对微小型飞行器所拍摄图像的特点,提出了一种稳健的航空图像拼接算法.此算法首先使用相位相关法估计平移参数并初步确定重叠区域,在重叠区域采用Harris角点检测算法进行特征点提取得到初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点.在内点域内运用透视变换模型精确地估计出图像间的点变换关系.最后采用双线性插值对交接处进行颜色过渡.实验结果表明,该拼接结果比较理想,能有效去除错误配准点     

一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法

目的为了提高抗几何攻击水印算法的鲁棒性,提出一种新的SIFT几何校正的抗几何攻击水印算法。方法利用尺度不变特征变换算法分别提取原始图像和受几何攻击图像的特征点,在水印提取前,将原始图像和受几何攻击图像进行特征点匹配,按照匹配的特征点对受几何的攻击图像进行几何校正。在水印嵌入过程中,结合奇异值分解(SVD)特征值的稳定性和非负矩阵分解(NMF)线性无关性来增强水印图像的鲁棒性。结果文中算法在剪切、JPEG、噪声等攻击下具有很好的鲁棒性,提取出来的水印图像NC值均大于0.98,在RST攻击下水印图像的NC值也能达到0.97以上。结论提出的抗几何攻击算法能有效的抵抗各类几何攻击,具有很好的鲁棒性。     

基于集成分类器的泡罩包装药品缺陷识别

目的 针对药品生产包装过程中常出现缺陷泡罩包装药品的问题,研究一种基于多特征构建与集成分类器的泡罩包装药品缺陷识别方法.方法 该方法通过集成2个不同的分类器算法分别对药品图像类别进行预测,并采用联合判定函数对2个预测输出值进行联合决策,得到最终分类结果.第1个分类器模型通过将图像转化到HSV颜色空间,分割出泡罩区域和药片区域,进行特征设计,并在提取多项特征参数后构建BP神经网络分类算法给定药品类别预测.第2个分类器模型应用多层卷积神经网络取代传统算法对图像特征进行提取,并输出药品图像类别的预测值.根据2个分类器的性能进行算法集成,构成最终集成分类器.结果 实验结果表明,该集成分类模型对数据集中泡罩包装药品图像进行分类识别测试,准确率达97％以上.结论 集成分类模型不仅提高了单一分类器的识别准确率,也具有更佳的稳定性.该方法取得了卓越的分类效果,具有较高应用性.     

基于Gabor特征的曲面工件缺陷检测方法的研究

针对曲面工件加工过程中出现的表面缺陷问题,使用Gabor函数能够提取出图像在不同位置、频率和方向上特征的优点,构建5个方向8个尺度的Gabor滤波器组.对采集的图像进行Gabor滤波,提取滤波后图像的灰度均值和方差作为Gabor纹理特征向量,使用主成分分析法进行特征的降维处理,最后建立马氏距离最近邻分类器,实现了对工件表面缺陷的识别和分类.