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HMT模型的带钢表面缺陷检测研究

为了减少带钢表面缺陷检测系统需要处理的数据量,提高系统检测效率,提出基于隐马尔科夫模型的带钢表面检测方法。该方法在检测系统获取图像数据后,先用相对简单的方法分割出图像中的缺陷可疑区域,然后根据带钢表面图像的特点,采用隐马尔可夫树模型(HMT)进行数据分析,并改进HMT模型参数,完成多尺度分割效果融合,获得最终的分割结果。在对带钢缺陷测试样本集的分割中,采用HMT模型为带钢表面图像建立背景和缺陷两个模型,尺度3缺陷检出率达到94.4%,相比高斯混合模型提升了5.5%,误检率达到18.8%,比高斯混合模型降低了2%。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

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．     

高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法

为有效分割非均匀光照图像,提出一种在高斯尺度空间下估计背景的自适应阈值分割算法. 首先,利用二维高斯函数对待处理图像进行卷积操作来构建一个高斯尺度空间,在此空间下进行背景估计,并采用背景差法来消除非均匀光照干扰,从而提取出目标图像;然后,采用 矫正进行增强处理以突出较暗目标信息;最后,经强调谷底的最大类间方差法进行全局分割得到最终结果. 为验证算法的有效性,对非均匀光照条件下文本图像以及非文本图像进行了测试,并与基于偏移场的模糊C均值方法、灰度波动变换自适应阈值分割算法和自适应最小误差阈值分割算法,在错误分割率和运行时间上进行了对比. 实验结果表明,对比以上三种方法,该算法的分割结果更为理想.     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性,提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模,将预处理后的图像与背景图像进行差分操作;其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断,以增强差分图的对比度;随后利用此特征改进最大熵阈值分割,采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权,并选择出一个合适的阈值使熵值最大化,使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰;最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计,并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除,以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明,新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测,其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%,平均错误分类误差值为0.006 4,具有一定的实用价值。     

非均匀光照下蔬菜病斑识别算法研究

研究蔬菜大棚内蔬菜病斑识别问题,由于蔬菜大棚内空间小,当阴天等外界光照不充足时,图像采集器拍摄到的蔬菜图像往往存在光照不均匀的现象,直接对图像进行分割处理会影响蔬菜病斑的识别,造成识别准确率不高的问题。为了克服这一问题,提出了一种小波变换的病斑识别方法。首先对图像进行小波变换以初步去除非均匀光照对图像的影响,通过确定RGB模型的b分量阈值对图像进行背景分割,将背景分割得到的蔬菜图像进行自适应阈值分割,最终将蔬菜病斑完全分割出来,避免了光照不均匀对识别的影响,成功实现蔬菜病斑的识别。仿真证明,改进方法能够去除光照等外界环境的影响,准确将蔬菜病斑分割并识别出来,取得了满意的结果。     

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。     

内皮细胞图像自动分割与荧光强度测量方法

针对内皮细胞提出了一种自动分割与细胞区域荧光强度测量方法。通过形态学重建和背景减除消除图像的光照不均匀背景;利用直方图均衡化进行图像增强;增强图像经自动阈值分割与形态学滤波得到二值化粗分割结果;在粗分割结果上利用形态学细化和分水岭算法获取前景与背景的标记点;结合增强图像的梯度及标记点,利用标记点控制的分水岭算法完成分割;最终通过求取分割所得细胞区域内的平均荧光强度完成测量。在实际图像上的实验结果表明,相比于直接使用阈值分割方法,所提出的方法能更准确地完成图像分割及荧光强度的测量。     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。     

融入结构张量和活动轮廓的硅钢表面缺陷分割

为了解决在纹理背景下冷轧硅钢表面缺陷的分割问题,提出了基于局部信息结构张量和活动轮廓模型的硅钢表面缺陷分割方法。将图像的局部信息引入到结构张量中;在结构张量提取的特征空间中,以KL距离作为区域的概率密度相似性度量建立分割图像的活动轮廓模型;采用Split-Bregman数值解法对模型进行求解。运用提出的分割方法对硅钢表面的一些常见缺陷如纵向划伤、横向划伤、异物和孔洞等进行分割实验。实验结果表明,该方法可以准确地分割出硅钢表面缺陷区域,验证了该方法的有效性。     

基于二维三阶多项式拟合的阈值曲面分割法

针对光照不均匀情况，提出了基于二维三阶多项式拟合阈值曲面进行分割的方法。遵循最小均方误差原理，给出了二维三阶拟合的矩阵表达式及详细的程序实现方法。拟合点以人机交互形式，由鼠标点击选出，程序自动记载所选点的图像坐标与灰度值信息，然后拟合出阈值曲面，并以二值图像形式给出分割结果。对一幅光照模型未知的网格图像进行了分割，实验结果良好。     

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。     

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。     

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。     

基于局部蚁群算法的图像分割

为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。     

空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法

周围神经切片显微图像具有背景复杂、区域不连续和光照不均匀等特点,应用经典的图像分割算法难以取得有效的分割结果。通过结合初始隶属度概率函数和空间距离来设计空间函数而得到的SFCM聚类算法,并提出SFCM彩色图像分割方法。把图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。采用聚类有效性分析指标在直方图快速FCM算法中为HSI各分量确定分类数目和获取SFCM初始化参数。对HIS各分量分别进行SFCM聚类,合并各分量并转换回RGB彩色空间以显示结果。实验结果表明,与标准FCM聚类分割算法相比,新方法能更有效地分割区域不连续的神经切片显微图像。