机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2012年
20期
1-7
,共7页
宋克臣%颜云辉%彭怡书%董德威
宋剋臣%顏雲輝%彭怡書%董德威
송극신%안운휘%팽이서%동덕위
带钢%表面缺陷%图像分割%Chan-Vese模型%局部二元拟合模型
帶鋼%錶麵缺陷%圖像分割%Chan-Vese模型%跼部二元擬閤模型
대강%표면결함%도상분할%Chan-Vese모형%국부이원의합모형
为解决Chan-Vese模型和局部二元拟合(Local binary fitting,LBF)模型在带钢缺陷图像分割时存在的对初始轮廓位置敏感、运行速度较慢等问题,提出引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型(Local information convex active contour,LICAC).该模型利用凸优化技术将一个非凸的分割模型转变为凸优化问题,并采用Split Bregman方法对问题进行快速求解,从而解决Chan-Vese模型和LBF模型对初始轮廓位置敏感等问题.通过引入图像局部信息,该模型可以有效分割灰度不均匀的带钢表面缺陷图像.使用该模型分别对焊缝、黄斑、孔洞和划伤等4大类单个带钢缺陷目标区域的图像进行分割试验,分割效果和运行时间都明显优于其余两种模型.同时,该模型也可用于含多个缺陷目标区域的图像分割,并通过对划伤、夹杂、麻点和抬头纹等4大类常见的多个缺陷目标区域的图像进行分割试验,验证了该模型的有效性.
為解決Chan-Vese模型和跼部二元擬閤(Local binary fitting,LBF)模型在帶鋼缺陷圖像分割時存在的對初始輪廓位置敏感、運行速度較慢等問題,提齣引入跼部信息的帶鋼缺陷圖像凸優化活動輪廓分割模型(Local information convex active contour,LICAC).該模型利用凸優化技術將一箇非凸的分割模型轉變為凸優化問題,併採用Split Bregman方法對問題進行快速求解,從而解決Chan-Vese模型和LBF模型對初始輪廓位置敏感等問題.通過引入圖像跼部信息,該模型可以有效分割灰度不均勻的帶鋼錶麵缺陷圖像.使用該模型分彆對銲縫、黃斑、孔洞和劃傷等4大類單箇帶鋼缺陷目標區域的圖像進行分割試驗,分割效果和運行時間都明顯優于其餘兩種模型.同時,該模型也可用于含多箇缺陷目標區域的圖像分割,併通過對劃傷、夾雜、痳點和抬頭紋等4大類常見的多箇缺陷目標區域的圖像進行分割試驗,驗證瞭該模型的有效性.
위해결Chan-Vese모형화국부이원의합(Local binary fitting,LBF)모형재대강결함도상분할시존재적대초시륜곽위치민감、운행속도교만등문제,제출인입국부신식적대강결함도상철우화활동륜곽분할모형(Local information convex active contour,LICAC).해모형이용철우화기술장일개비철적분할모형전변위철우화문제,병채용Split Bregman방법대문제진행쾌속구해,종이해결Chan-Vese모형화LBF모형대초시륜곽위치민감등문제.통과인입도상국부신식,해모형가이유효분할회도불균균적대강표면결함도상.사용해모형분별대한봉、황반、공동화화상등4대류단개대강결함목표구역적도상진행분할시험,분할효과화운행시간도명현우우기여량충모형.동시,해모형야가용우함다개결함목표구역적도상분할,병통과대화상、협잡、마점화태두문등4대류상견적다개결함목표구역적도상진행분할시험,험증료해모형적유효성.
