基于CB形态学和灰度码分解的纸病检测

• 作者: 亢洁 潘思璐 王晓东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: CB形态学 灰度码分解 纸病检测
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 186-191
• 页数: 6页
• 分类号: TS736+.2
• 字数: 4373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0355

摘要

传统纸病检测算法抗干扰能力差、定位不准确和运算复杂,针对该问题,提出了一种基于轮廓结构元素形态学和灰度码分解的纸病检测算法.首先,采用多尺度CB形态滤波算法对纸病图像进行滤波,再进行灰度码分解,最后运用多结构元素CB形态学提取重要位面图的边缘.仿真结果表明,该算法运算简单,具有较好的抗干扰能力,并能够较准确地定位纸病缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	亢洁	陕西科技大学电气与信息工程学院	34	120	6.0	9.0
2	潘思璐	陕西科技大学电气与信息工程学院	4	19	3.0	4.0
3	王晓东	陕西科技大学电气与信息工程学院	4	17	3.0	4.0