基于机器视觉的低对比度纸病识别算法研究

• 作者: 王亦红 陈珺
• 来源期刊: 中国造纸学报
• 学科: 工学
• 关键词: LOG算子 数学形态学 小波变换 图像融合 纸病识别
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TS77
• 字数: 4031字
• 语种: 中文

摘要

利用机器视觉识别纸病时,若背景与目标纸病的对比度低,且采用单一的边缘检测算法,将会出现对目标纸病边缘定位不准确、抗噪性能不好等问题.对此,提出了一种解决方法,即首先分别用LOG算子和基于数学形态学的边缘检测方法对低对比度纸病图像进行边缘检测,然后对这两种边缘检测算法得到的图像进行小波融合,融合得到的图像中纸病边缘定位准确且具有一定的抗噪性,最后,对此进行了实验验证.研究结果表明,文中提出的解决方法可行,即可将该方法用于基于机器视觉的低对比度纸病识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈珺	河海大学能源与电气学院	12	63	5.0	7.0
2	王亦红	河海大学能源与电气学院	8	40	4.0	6.0