基于图像分割和边缘提取相融合的射线缺陷图像增强算法研究  

作　　者：罗颖 张义凤 丁杰[2,3] 

机构地区：[1]上海第二工业大学能源与材料学院,上海201209 [2]上海材料研究所有限公司,上海200437 [3]上海市工程材料应用与评价重点实验室,上海200437

出　　处：《物联网技术》2024年第2期29-32,共4页Internet of things technologies

基　　金：上海市2021年度“科技创新行动计划”技术标准项目(21DZ2204900)。

摘　　要：在实际工业生产中,噪声、环境以及人为等非理想因素会导致图像出现退化问题,另外还会致使缺陷形态各异并且特征变化十分复杂。由于图像质量的下降会影响人的主观感受以及后续计算机机器视觉应用的性能,所以图像预处理过程对于低质量图像来说是十分必要的处理步骤。然而,图像增强算法能否针对射线缺陷图像对比度提高等问题鲜有系统性研究。针对上述问题,本文以焊缝射线缺陷图像为例,研究图像增强算法对缺陷目标检测性能以及图像对比度的影响。首先对5种边缘提取技术进行分析对比,结合霍夫变换拟合焊缝边界,然后利用大津法灰度阈值处理,最后提出了基于射线缺陷图像增强与边缘检测的融合算法,另外针对未融合缺陷利用基于改进的形态学分水岭算法进行研究,并对比分析其结果。实验发现,分割和边缘提取相融合的图像增强算法对于低质量射线未融合缺陷图像作用较为明显,对线性缺陷或圆形缺陷图像作用表现出一定的负面影响。为了实现工业射线缺陷图像数据分析研究的目的,如何根据相应的需求进行后续图像识别操作需要进一步研究。

关 键 词：图像阈值分割 图像边缘检测 图像增强 CANNY算子 双阈值算法 大津法灰度阈值算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]