【瑕疵检测】瓶盖瑕疵检测【含Matlab源码 730期】

⛄一、简介

文中将图像预处理与边缘检测相结合对瓶盖瑕疵进行检测, 先使用直方图规定化的方法对图像做出修正与增强, 再利用中值滤波的方法消除图像孤立的噪声点;Canny算子快速分辨出瓶盖瑕疵, 再利用采用Otsu阈值方法求取自适应阈值自动选择并提取瑕疵。

1 图像预处理
在特征值提取之前, 必须对图像进行预处理。在实验中使用的灰度图像。应用直方图规定化和中值滤波器对图像降噪、增强。

1.1 直方图规定化
在之前的许多研究成果中, 将直方图均衡化作为图像增强的主要方法。但是图像一般比较灰暗, 它的灰度直方图全都集中在低灰度区, 低灰度频率很高把这幅图片均衡化后, 相对较低灰度的像素会被均衡到高灰度区, 图像会产生高亮和失真。所以本文放弃直方图规则化而选用直方图规定化就是为了避免出现这种现象。直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像做修正的增强方法。它是对直方图均衡化处理的一种有效地扩展, 而直方图均衡化处理只是直方图均衡化的一个特例。用直方图规定化对图片增强。断经实验效果。
在对图像进行预处理后, 图像的对比度明显上升, 并且没有高亮和失真, 有利于特征值的提取。

1.2 图像消噪
在图像采集和直方图规定化过程中难免会产出不必要地噪声, 因此须对图像进行消噪处理。本文采用了比较普遍的中值滤波处理方法。

中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术, 基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替, 让周围的像素值接近的真实值, 从而消除孤立的噪声点。方法是去某种结构的二维滑动模板, 将板内像素按照像素值的大小进行排序, 生成单调上 (或下降) 的为二维数据序列。二维中值滤波输出为:

2 边缘检测

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