复杂背景下钢板表面缺陷检测的图像增强方法

• 作者: 刘思 黄心汉
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 钢板表面缺陷 连续均值量化变换 图像增强 直方图均衡化
• 年，卷（期）: 2011,（z2）
• 所属期刊栏目: 机器视觉、图像处理与模式识别技术
• 页码范围: 141-143
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了实现复杂背景中钢板表面图像缺陷的准确检测,采用连续均值量化变换(SMQT)对钢板表面图像进行增强处理.每个均值量化单元的计算由3步实现:计算各个像素灰度值的平均;采用均值量化方法将各个像素的类度值量化为0或1;将量化输出分解到2个节点中.实验表明:与传统图像增强方法相比,本方法可以显示出图像底层的结构特征,并能自动集中增强图像的细节信息,具有较好的增强性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄心汉	华中科技大学控制科学与工程系	151	2823	27.0	48.0
2	刘思	华中科技大学控制科学与工程系	5	9	2.0	3.0