复杂背景下钢板表面缺陷检测的图像增强方法

摘要：

　　为了实现复杂背景中钢板表面图像缺陷的准确检测。采用连续均值量化变换(SMQT)对钢板表面图像进行增强处理。每个均值量化单元的计算由3步实现：计算各个像素灰度值的平均；采用均值量化方法将各个像素的类度值量化为0或1；将量化输出分解到2个节点中。实验表明：与传统图像增强方法相比，本方法可以显示出图像底层的结构特征。并能自动集中增强图像的细节信息，具有较好的增强性能。

关键词： 机器视觉 钢板表面缺陷 缺陷检测 连续均值量化变换 直方图均衡化

作者: 刘思 黄心汉

作者单位: 华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉 430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国智能机器人学术研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 141-143

在线出版日期: 2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）