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表面缺陷檢測系統信號處理方法

       表面缺陷檢測系統信號處理方法,將圖像當作2維分布的信號,從而可從信號濾波器設計的角度對紋理進行分析。信號處理方法也稱濾波方法,即用某種線性變換、濾波器(組)將紋理轉到變換域,然后應用相應的能量準則提取紋理特征?;谛盘柼幚淼姆椒ㄖ饕懈道锶~變換、Gabor濾波器、小波變換、Laws紋理等。

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(1) 傅里葉變換方法。傅里葉變換是基于頻率的分析方法,20世紀70年代以來,有學者提出通過傅里葉濾波器來描述紋理。傅里葉變換將圖像變換到頻率域上使用頻譜能量或頻譜熵等特征來表達紋理。Rao和Lohse開展了基于人的感知的紋理研究,指出周期性、方向性以及隨機性是表征紋理的3個重要因素。紋理圖像在空間分布上具有一定的周期性,其功率譜具有離散性和規律性;對于方向性紋理,方向性會在傅里葉頻譜中很好的保持;對于隨機性紋理,頻譜的響應分布并不限制到某些特定的方向。

根據相對于頻率中心位置距離的頻譜分布情況,可以大致判斷紋理圖像的相對粗糙程度。對于粗糙紋理,其紋理基元尺寸較大,圖像的低頻信號較多,功率譜的能量主要集中在離頻率中心位置較近的低頻區域;相反,對于基元尺寸較小的細致紋理,圖像含有的高頻信息較多,功率譜的能量分布較為分散,主要集中在距離頻率中心位置較遠的高頻區域。但是,傅里葉變換作為一種全局性的變化,仍有一定的局限性,如不具備局部化分析能力、不能分析非平穩信號等。

(2) Gabor濾波方法。盡管傅里葉變換在信號頻域分析中有著重要作用,但它只能對整個時間段的信號的頻率進行分析,沒有信號的空間局部信息的刻畫能力,如當需要對局部的圖像紋理細節進行分析時,傅里葉變換無能為力。為克服傅里葉變換不能局部化分析的缺點,短時窗口傅里葉變換(STFT)被提出,它通過在變換時增加一個窗函數來實現,當窗函數是Gaussian函數時,即得到Gabor變換。

Gabor濾波方法模擬了人類視覺感覺特性,具有很好的頻率選擇性和方位選擇性。使用Gabor濾波器提取紋理特征的主要過程是:先設計濾波器,再從其輸出結果中提取特征。濾波器設計包括單個濾波器參數的設計和濾波器組的布局。濾波器的輸出結果可作為紋理特征,但維數較高,為此,常采用斯平滑處理、Gabor能量特征、復矩特征、獨立成分分析等后處理方法以降低特征集的數據量。對于2維數字圖像,研究者們提出了2維Gabor函數形成的2維Gabor濾波器。

自從Clark等人首次將Gabor濾波方法用于紋理分析以來,很多研究人員開始用Gabor濾波器進行紋理特征提取,進行表面缺陷的檢測。國內叢家慧等人利用Gabor濾波器具有頻率選擇和方向選擇的特性,有效提取了帶鋼表面缺陷的紋理特征,為確定最佳濾波器參數,引入的評價函數使缺陷圖像和無缺陷圖像能量響應差別最大化。張學武等人使用Gaussian金字塔分解和Gabor濾波器提取缺陷圖像特征,合成特征顯著圖基于視覺仿生機理進行銅帶表面缺陷檢測,實現缺陷的正確分類。

因窗函數決定空域的局部性,且Gaussian函數經傅里葉變換后仍為Gaussian函數,故Gabor變換在頻域上也是局部的。Gabor濾波器在紋理描述方面有著良好的效果,但存在計算量大的問題。

(3) 小波變換方法。傅里葉變換沒有局部分析能力,STFT雖然在一定程度上改善了這種局限性,但采用的的滑動窗函數一經選定就固定不變,故決定了其時頻分辨率固定不變,不具備自適應能力,而小波分析很好的解決了這個問題。小波變換(WT)是法國地質物理學家Morlet于1984年提出的,通過伸縮和平移等運算功能對函數或信號進行多尺度細化分析,達到高頻處時間細分,低頻處頻率細分,能自動適應時頻信號分析的要求,從而可聚焦到信號的任意細節。

圖像紋理往往表現為多尺度特征,對圖像進行小波分解后,得到不同分辨率的一系列圖像;不同分辨率的圖像由代表不同方向信息的一系列高頻子帶圖像構成,高頻子帶圖像反映了圖像的紋理特征。

傳統的金字塔小波變換僅對低頻部分進行了分解,而紋理圖像的高頻部分可能也含有重要的特征信息,小波包分解或是樹結構小波分解則可克服這一缺點。小波變換方法提取圖像特征以進行表面缺陷檢測已有大量的應用。

(4) Laws紋理。Laws模板的紋理描述方法通過使用簡單模板處理紋理圖像,從而對紋理圖像的特征進行描述。它使用一組小的模板對紋理圖像卷積,對卷積后的圖像的每一個像素的鄰域進行統計計算,將統計量作為對應像素的紋理特征。



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點擊次數:4更新時間:2021-04-28
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