论文冷轧带钢表面缺陷图像预处理是关于本文可作为相关专业冷轧带钢论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文热镀锌带钢价格论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：图像预处理是数字图像处理领域的重要部分,也是冷轧带钢表面缺陷图像检测的前提.复杂的现场环境及光学系统的失真等因素可导致图像降质,进而直接影响后续图像的特征提取及分类.针对这些问题,采取自适应中值滤波和同态滤波相结合的方法对图像进行预处理,利用自适应中值滤波实现图像去噪,高斯同态滤波较稳定地去除图像不均匀问题；将未经预处理和经过预处理后的图像及图像特征进行分析和比较,结果表明,微处理较大地改善了图像质量.
关键词：图像处理；缺陷图像；图像预处理；图像去噪；光照不均匀；自适应中值滤波；同态滤波
中图分类号：TP751 文献标志码：A
文章编号：1008-1542（2016）03-0262-06
doi：10.7535/hbkd.2016yx03008
Abstract：The image preprocessing is an important part in the field of digital image processing, and it’s also the premise for the image detection of cold steel strip surface defects. The factors including the complicated on-site environment and the distortion of the optical system will cause image degradation, which will directly affects the feature extraction and classification of the images. Aiming at these problems, a method combining the adaptive median filter and homomorphic filter is proposed to preprocess the image. The adaptive median filter is effective for image denoising, and the Gaussian homomorphic filter can steadily remove the nonuniform illumination of images. Finally, the original and preprocessed images and their features are analyzed and compared. The results show that this method can improve the image quality effectively.
Keywords： image processing； defect images； image preprocessing； image denoising； nonuniform illumination； adaptive median filter； homomorphic filter
由于现场环境、光照条件等的影响,通过取像设备获得的冷轧带钢原始图像会含有多种噪
声,影响图像的质量,不利于后续图像的特征提取及分类[1-3].图像预处理的主要目的是加强图像的有用特征,抑制图像数据中不希望的失真,以获得高质量的图像.
1 带钢缺陷图像预处理
通常情况下,在图像的传送和转换（如成像、复制、扫描、传输以及显示等）过程中总要造成图像的某些降质[4-6].比如说,光照不均、噪声污染、水雾等因素都会造成图像模糊,使得图像的质量有所下降,而这会严重影响到后续的图像特征提取及分类.所以,对带钢图像进行预处理是整个带钢表面缺陷检测系统中必不可少的一部分.改善方法大致有2种：第1种是只突出图像中感兴趣的部分,衰减次要部分,这种方法并不考虑图像降质的原因,称之为图像增强技术；第2种方法是根据造成图像降质的因素,设法去补偿这种因素,使得改善后的图像可以尽可能的逼近原始图像,这种方法称之为图像复原技术[7-8].图像预处理的主要目的是加强图像的有用特征,抑制图像数据中不希望的失真,尽可能恢复原图像.在实际应用中,造成图像降质的因素主要是由于现场环境中的各种噪声污染及光学系统在某种程度上的失真.针对这种情况,本文将自适应中值滤波算法和同态滤波算法结合起来,用于缺陷图像的预处理,并用Matlab仿真,实验结果证明,不论是对图像本身来说还是后续的特征提取,该算法对于图像的预处理均有较好的效果.
1.1 自适应中值滤波
中值滤波是一种典型的低通滤波器,它是由JUKEY在1971年提出的[9-10].最初被用于时间序列分析,后来被广泛应用于图像处理.其优点是在去除噪声的同时能保护图像的边缘,但是,该算法对于图像中所有的像素点均采用相同的处理[11-13],也就是说,算法中使用的滤窗大小是固定不变的,这就使得其在去除噪声点的同时也可能会改变非噪声点像素的值,当窗口中的噪声像素数超过正常像素数的1/2时,中值滤波将起不到去噪作用.自适应中值滤波是对中值滤波的改进和完善,针对中值滤波窗口固定的局限性,自适应算法中增加了设定条件来改变滤波窗口的大小.
自适应中值滤波算法由2部分构成,即第1层和第2层.其中,第1层也称为LevelA,第2层也称为LevelB.将LevelA表示为
其自适应中值滤波流程图见图1.
1.2 同态滤波
同态滤波是一种在频域中增强图像对比度和压缩图像亮度范围的特殊滤波方法,通过抑制低频成分增强高频成分来减少光照变化并锐化边缘及细节[14-16].它可以很好地实现对入射分量和反射分量的控制,主要是将图像进行傅里叶变换,通过设计好的频域滤波器,抑制图像信息的低频分量、增强高频分量,从而实现非均匀亮度的校正.假设用[WTBX]f（x,y）来表示图像函数,那么图像在坐标（x,y）处的值f为一个标量且f>0.令
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参考文献：
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