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表面缺陷檢測紋理特征提取及算法

       圖像的特征提取可理解為從高維圖像空間到低維特征空間的映射,是基于機器視覺的表面缺陷檢測的重要一環,其有效性對后續缺陷目標識別精度、計算復雜度、魯棒性等均有重大影響。特征提取的基本思想是使目標在得到的子空間中具有較小的類內聚散度和較大的類間聚散度。目前常用的圖像特征主要有紋理特征、顏色特征、形狀特征等。

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       紋理是表達圖像的一種重要特征,它不依賴于顏色或亮度而反映圖像的同質現象,反映了表面結構組織排列的重要信息以及它們與周圍環境的聯系。與顏色特征和灰度特征不同,紋理特征不是基于像素點的特征,它需要在包含多個像素點的區域中進行統計計算,即局部性;同時,局部紋理信息也存在不同程度的重復性,即全局性。紋理特征常具有旋轉不變性,并且對于噪聲有較強的抵抗能力。

基于的紋理特征提取方法——統計法。

       統計方法將紋理看用隨機現象,從統計學的角度來分析隨機變量的分布,從而實現對圖像紋理的描述。直方圖特征是最簡單的統計特征,但它只反映了圖像灰度出現的概率,沒有反映像素的空間分布信息;灰度共生矩(GLCM)是基于像素的空間分布信息的常用統計方法;局部二值模式(LBP)具有旋轉不變性和多尺度性、計算簡單;此外,還有行程長度統計法、灰度差分統計法等,因計算量大、效果不突出而限制了其應用。

       (1) 直方圖特征。圖像的直方圖提供了圖像的許多信息和特征,常用的直方圖特征有最大值、最小值、均值、中值、值域、熵、方差和熵等。直方圖特征方法計算簡單、具有平移和旋轉不變性、對顏色像素的精確空間分布不敏感等,所以在表面檢測、缺陷識別得到不少應用。

       (2) 灰度共生矩。Haralick等人提出的灰度共生矩是一種廣泛應用的使用統計特征來描述紋理的方法?;叶裙采仃嚲褪菑膱D像灰度級為的像素出發,統計與其距離為、灰度級為的像素同時出現的概率。一般取0°、45°、90°和135°這4個方向?;叶裙采仃嚪从沉藞D像灰度關于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息,所以可以作為分析圖像基元和排列結構的信息。

GLCM共有14種紋理特征,文獻研究了GLCM統計量的相關性并提出了更有效的紋理特征量,但是文獻認為僅有4個特征,即對比度、相關性、能量(和同質性是不相關的,所以,為減少計算量,提高特征分類精度,常取這4個特征作為GLCM特征。GLCM在圖像的紋理分析中占有重要的地位,在特征提取和缺陷檢測等方面有著廣泛的應用。

       (3) 局部二值模式(LBP)。局部二值模式最早由Ojala提出,它引入了紋理基元的思想,是一個簡單但非常有效的紋理運算符。LBP將各個像素與其附近的像素進行比較,并把結果保存為二進制數,即它用二進制位表達局部鄰域點與中心點的關系,所有鄰域點的二進制位用來描述局部結構信息的模式。LBP對諸如光照變化等造成的圖像灰度變化具有較強的魯棒性,所以局部二值模式算法已廣泛應用于表面缺陷檢測,同時,在指紋識別、光學字符識別、人臉識別及車牌識別等領域也有應用。由于LBP計算簡單,也可以用于實時檢測。Tan等人提出了局部三值模式(LTP),即通過設定閾值將鄰域與中心相似的狀態作為中間狀態,從而將擴展局部鄰域關系為三種狀態。在此基礎上,Nanni等人將局部關系擴展到四種狀態。也有學者將LBP由傳統的2維特征改進到3維特征主要用于視頻分析。此外,有學者將LBP表達的局部信息與其他信息或算法結合構成聯合特征量,如Tan等人聯合LBP特征和Gabor小波特征進行人臉的識別,Huang等人將LBP和SIFT算法結合用于人臉的3維識別。賀永剛提出了一種多結構的局部二值模式,該算法結合各向同性采樣和各向異性采樣對局部二值模式進行擴展,利用圖像金字塔提取紋理圖像的微結構和宏結構信息。

       (4) 自相關函數法。自相關函數法從圖像的自相關函數提取紋理特征,即通過對圖像的能量譜函數的計算,提取紋理的粗細度及方向性等特征參數。對于規則紋理圖像,因其自相關函數具有波峰和波谷,故可用其進行表面檢測,但自相關函數法不適用于不規則紋理圖像。


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