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表面缺新萄京官网8522图像处理和分割算法

图像预处理算法

       工业现场采集的图像通常包含噪声,图像预处理主要目的是减少噪声,改善图像的质量,使之更适合人眼的观察或机器的处理。图像的预处理通常包括空域方法和频域方法,其算法有灰度变换、直方图均衡、基于空域和频域的各种滤波算法等,其中直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频,而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点,采用低通滤波方式进行去噪,例如滑动平均窗滤波器、Wiener线性滤噪器等。上述各种滤波方法中,频域变换复杂,运算代价较高;空域滤波算法采用各种模板对图像进行卷积运算。直接灰度变换法通过对图像每一个像素按照某种函数进行变换后得到增强图像,变换函数一般多采用线性函数、分段线性函数、指数函数、对数函数等,运算简单,在满足处理功能的前提下实时性也较高。近年来,数学形态学方法、小波方法用于图像的去噪,取得了较好的效果。

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图像分割算法

       图像的分割是把图像阵列分解成若干个互不交迭的区域,每一个区域内部的某种特性或特征相同或接近,而不同区域间的图像特征则有明显差别。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究者不断改进原有的图像分割方法并把其他学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别、图像搜索等领域。

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基于区域的分割算法

       基于区域的分割算法包括阈值分割法、区域生长法和聚类分割法等。

阈值分割法是一种传统的图像分割方法,其基本原理是:通过设定不同的灰度阈值,把图像像素点分为若干类。因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割方法,其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键。关于阈值的确定方法,目前比较常用的有固定阈值法、自适应阈值法、多区域阈值法等。固定阈值分割算法实时性强,适用于图像背景和目标灰度值区别明显的情况;自适应阈值分割算法,适用于目标与背景的灰度值区别不明显的情况;多区域阈值法,适用于目标与背景在不同区域区别较大的情况。

       Otsu提出了动态门限方法,它以目标和背景之间的方差最大来动态地确定图像分割门限值,但当目标的相对面积较小时,此方法性能不佳。Pun和Kapur等人提出了利用最大先验熵选取阈值的方法,从信息论的角度选择阈值,在一定程度上克服了上述算法的缺点,但当图像背景复杂时分割时容易丧失部分信息,且计算量较大。

       区域生长法的基本思想是依据一定的生长准则,将若干个“相似”子区域聚合成较大的区域。它首先对每个需要分割的区域找到一个种子像素作为生长的起点,再将种子像素邻域中与其具有相同或相似性质的像素根据某种事先确定的准则合并到种子像素所在的区域中;将这些新像素当作新的种子像素继续像上面的操作,直到再没有满足条件的像素可包括进来。此法原理简单,对于较均匀的连通目标有较好的分割效果;缺点是依赖于初始条件的选取,计算量较大,不适用于实时检测。

       分裂—合并法也是一种基于区域的分割算法,其基本思想是:根据图像和各区域的不均匀性,将图像或区域分裂成新的子区域,再将包含相同内容的区域合并成新的较大区域,最后得到分割图像。四叉树分解是一种常用的分裂—合并法,其具体过程是:将图像分成4块大小相等的方块,判断每个小块是否满足一致性标准(如两区域参数统计特征结果相同,等等)。若满足,则不再分解;若不满足,则再细分成四块,再用细分块进行一致性标准检查,直到满足一致性标准,结果可能包含大小不同的块。

       聚类法进行图像分割是根据图像在特征空间的聚集对特征空间进行分割,再映射到原图像空间得到分割结果,K均值聚类算法、模糊C均值聚类(FCM)算法是常用的聚类算法。


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点击次数:10更新时间:2021-06-11
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