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表面缺陷檢測圖像處理和分割算法

圖像預處理算法

       工業現場采集的圖像通常包含噪聲,圖像預處理主要目的是減少噪聲,改善圖像的質量,使之更適合人眼的觀察或機器的處理。圖像的預處理通常包括空域方法和頻域方法,其算法有灰度變換、直方圖均衡、基于空域和頻域的各種濾波算法等,其中直觀的方法是根據噪聲能量一般集中于高頻,而圖像頻譜則分布于一個有限區間的這一特點,采用低通濾波方式進行去噪,例如滑動平均窗濾波器、Wiener線性濾噪器等。上述各種濾波方法中,頻域變換復雜,運算代價較高;空域濾波算法采用各種模板對圖像進行卷積運算。直接灰度變換法通過對圖像每一個像素按照某種函數進行變換后得到增強圖像,變換函數一般多采用線性函數、分段線性函數、指數函數、對數函數等,運算簡單,在滿足處理功能的前提下實時性也較高。近年來,數學形態學方法、小波方法用于圖像的去噪,取得了較好的效果。

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圖像分割算法

       圖像的分割是把圖像陣列分解成若干個互不交迭的區域,每一個區域內部的某種特性或特征相同或接近,而不同區域間的圖像特征則有明顯差別。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟?,F有的圖像分割方法主要分為基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。近年來,研究者不斷改進原有的圖像分割方法并把其他學科的一些新理論和新方法用于圖像分割,提出了不少新的分割方法。圖像分割后提取出的目標可以用于圖像語義識別、圖像搜索等領域。

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基于區域的分割算法

       基于區域的分割算法包括閾值分割法、區域生長法和聚類分割法等。

閾值分割法是一種傳統的圖像分割方法,其基本原理是:通過設定不同的灰度閾值,把圖像像素點分為若干類。因其實現簡單、計算量小、性能較穩定而成為圖像分割中最基本和應用最廣泛的分割方法,其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關鍵。關于閾值的確定方法,目前比較常用的有固定閾值法、自適應閾值法、多區域閾值法等。固定閾值分割算法實時性強,適用于圖像背景和目標灰度值區別明顯的情況;自適應閾值分割算法,適用于目標與背景的灰度值區別不明顯的情況;多區域閾值法,適用于目標與背景在不同區域區別較大的情況。

       Otsu提出了動態門限方法,它以目標和背景之間的方差最大來動態地確定圖像分割門限值,但當目標的相對面積較小時,此方法性能不佳。Pun和Kapur等人提出了利用最大先驗熵選取閾值的方法,從信息論的角度選擇閾值,在一定程度上克服了上述算法的缺點,但當圖像背景復雜時分割時容易喪失部分信息,且計算量較大。

       區域生長法的基本思想是依據一定的生長準則,將若干個“相似”子區域聚合成較大的區域。它首先對每個需要分割的區域找到一個種子像素作為生長的起點,再將種子像素鄰域中與其具有相同或相似性質的像素根據某種事先確定的準則合并到種子像素所在的區域中;將這些新像素當作新的種子像素繼續像上面的操作,直到再沒有滿足條件的像素可包括進來。此法原理簡單,對于較均勻的連通目標有較好的分割效果;缺點是依賴于初始條件的選取,計算量較大,不適用于實時檢測。

       分裂—合并法也是一種基于區域的分割算法,其基本思想是:根據圖像和各區域的不均勻性,將圖像或區域分裂成新的子區域,再將包含相同內容的區域合并成新的較大區域,最后得到分割圖像。四叉樹分解是一種常用的分裂—合并法,其具體過程是:將圖像分成4塊大小相等的方塊,判斷每個小塊是否滿足一致性標準(如兩區域參數統計特征結果相同,等等)。若滿足,則不再分解;若不滿足,則再細分成四塊,再用細分塊進行一致性標準檢查,直到滿足一致性標準,結果可能包含大小不同的塊。

       聚類法進行圖像分割是根據圖像在特征空間的聚集對特征空間進行分割,再映射到原圖像空間得到分割結果,K均值聚類算法、模糊C均值聚類(FCM)算法是常用的聚類算法。


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