【摘 要】
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工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果.但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60773098);吉林省科技发展计划(20080317)资助~~
论文部分内容阅读
工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果.但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分.针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法.该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵,然后利用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像.该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数.实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响,与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.
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