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基于特征的图像瑕疵检测算法研究与应用

作　者: 叶兴鹄
导　师: 武剑洁
学　校: 华中科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 图像特征瑕疵检测印刷图像机器视觉
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 88次
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内容摘要

随着生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高,基于机器视觉的检测系统成为一种重要的质量控制手段。随着机器视觉的快速发展,检测系统的精度和速度成为机器视觉发展瓶颈。为了克服这个困难,提出基于特征的图像瑕疵检测算法。为了提高特征检测算法的稳定性,提出了两种预处理的改进算法。针对常规图像增强方法的适应性不足的缺点,提出了一种动态图像快速增强算法,根据灰度的分布区域,自动将图像灰度拉伸到理想位置,图像原最大灰阶像素的拉伸到255,而图像原最小灰阶像素缩小到0,其他灰阶按照原图灰度分布等比例变化。算法实验选用四种典型实验用图,并分别对低亮度和高亮度图像进行增强,实验结果表明,对不同亮度和不同类型的图像增强效果都比较理想,和常规的增强方法相比,适应性较强。针对常规图像去噪方法易导致图像模糊的缺点,提出了智能滤波算法,根据某个像素与该像素邻域之间的差值是否在某个阈值范围内,决定是否对该像素进行滤波处理。该法能在去除噪点的同时,保留图像的边缘。算法实验选用常见的中值滤波、高斯滤波与智能滤波算法对边缘信息丰富的图像进行滤波处理,实验结果表明,和常规的滤波方法相比,智能滤波算法边缘保留能力比较理想,时间复杂度也不高,实用性较强针对常规图像检测方法不能分辨图像瑕疵类型的缺点,提出一种基于特征的检测方法。根据待测图像的瑕疵分类,选择和提取待测图的检测特征集合,逐个分析和比较检测特征集合是否完全匹配,来对待测图进行瑕疵检测。由于只比较少量的特征数据,所以实现了快速和精确检测的目的。算法实验结果表明,特征检测算法可以根据特征的匹配信息对图像瑕疵进行分类,算法执行效率高。是解决良好图像检测中的精度和速度矛盾的一个思路,具有较高的应用价值。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-15
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 课题的研究意义  10
  1.3 图像检测算法研究现状  10-13
  1.4 论文的主要工作  13-15
2 图像检测相关技术分析  15-20
  2.1 检测系统构成  15-16
  2.2 检测系统工作流程  16-17
  2.3 检测原理  17-19
  2.4 本章小结  19-20
3 基于特征提取的图像预处理算法  20-39
  3.1 动态图像增强算法  20-30
  3.2 智能滤波算法  30-38
  3.3 本章小结  38-39
4 基于特征的图像检测算法  39-66
  4.1 常见的印刷检测算法分析  39-42
  4.2 基于特征的图像检测算法  42-66
5 总结与展望  66-68
  5.1 全文总结  66
  5.2 后续工作的展望  66-68
致谢  68-69
参考文献  69-72

基于特征的图像瑕疵检测算法研究与应用

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