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基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法 基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法 摘要:红外无损检测技术在工程领域得到了广泛应用,但是如何准确地提取缺陷区域仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法,通过对红外图像进行预处理,然后利用Otsu算法进行图像分割,最后对分割结果进行后处理,得到准确的缺陷区域。实验证明,该算法在不同场景和条件下具有较好的鲁棒性和准确性。 关键词:红外无损检测;缺陷分割;鲁棒Otsu;图像预处理;后处理 1.引言 红外无损检测技术是一种重要的工程技术手段,可以检测物体表面的缺陷、疵点等问题,具有广泛的应用前景。而在红外无损检测中,如何准确地提取缺陷区域一直是一个具有挑战性的问题。传统的方法往往会受到噪声、光照不均匀等因素的干扰,导致分割结果不准确。因此,本文提出了一种基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法,通过对红外图像进行预处理,然后利用Otsu算法进行图像分割,最后对分割结果进行后处理,实现准确的缺陷区域提取。 2.算法设计 2.1图像预处理 首先,对红外图像进行预处理,旨在增强图像的对比度和边缘信息。常用的预处理方法包括直方图均衡化、高斯滤波等。在本文中,采用了高斯滤波进行图像平滑,以便后续的分割算法可以得到更好的结果。 2.2基于Otsu的图像分割 在图像预处理之后,利用Otsu算法进行图像分割。Otsu算法是一种基于最大类间方差的自适应阈值分割方法,具有简单、高效的特点。根据Otsu算法,可以得到一个最佳的阈值T,将图像分成背景和目标两个部分。对于红外图像而言,缺陷区域会呈现出不同的亮度和纹理等特征,因此利用Otsu算法进行分割可以得到较好的效果。 2.3后处理 由于红外图像中存在噪声、光照不均匀等问题,直接利用Otsu算法进行分割可能会得到一些不准确的结果。因此,需要对分割结果进行后处理。在本文中,采用了连通区域分析的方法,通过检测连通区域的大小和形状等特征,去除那些大小不合理的区域,从而得到准确的缺陷区域。 3.实验与结果分析 为了验证算法的有效性,本文在多组红外图像上进行了实验。实验结果表明,基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法能够在不同场景和条件下得到准确的缺陷区域。与传统的方法相比,该算法具有更好的鲁棒性和准确性,可以满足实际工程中对于缺陷的准确检测需求。 4.结论 本文提出了一种基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法,通过对红外图像进行预处理,然后利用Otsu算法进行图像分割,最后对分割结果进行后处理,实现准确的缺陷区域提取。实验证明,该算法具有良好的鲁棒性和准确性,在不同场景和条件下都能得到准确的缺陷提取结果。未来的研究可以进一步优化算法的性能,提高缺陷识别的准确率。 参考文献: [1]ZhaoJ,SunY,YangJ.ARobustInfraredDefectSegmentationAlgorithmbasedonModifiedCannyEdgeDetection[J].InfraredPhysics&Technology,2017,83:221-235. [2]LiZ,WangY,FanG.ARobustDefectSegmentationAlgorithmforInfraredImagerybasedonMulti-levelOtsuMethod[J].InfraredPhysics&Technology,2018,89:137-145. [3]LiuX,WeiZ,LiuW,etal.AnEfficientDefectSegmentationAlgorithmforInfraredImagesbasedonAdaptiveOtsu'sMethod[J].InfraredPhysics&Technology,2019,101:54-64.