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    源欣:外觀缺陷檢測之圖像分割算法大盤點

    返回列表 來源: 發布日期: 2020.07.10

    外觀缺陷檢測基于區域的圖像分割算法包括閾值分割法、區域生長法、 分裂—合并法和聚類分割法等。下面源欣將給大家詳細介紹以上幾種常見的圖像分割算法。

    外觀缺陷檢測之圖像分割算法大盤點

    閾值分割法是一種傳統的圖像分割方法,其基本原理是:通過設定不同的灰度閾值,把圖像像素點分為若干類。因其實現簡單、計算量小、性能較穩定而成為圖像分割中最基本和應用最廣泛的分割方法,其中閾值的選取是圖像閾值分割方法中的關鍵。

    區域生長法的基本思想是依據一定的生長準則,將若干個“相似”子區域聚合成較大的區域。它首先對每個需要分割的區域找到一個種子像素作為生長的起點,再將種子像素鄰域中與其具有相同或相似性質的像素根據某種事先確定的準則合并到種子像素所在的區域中;將這些新像素當作新的種子像素繼續像上面的操作,直到再沒有滿足條件的像素可包括進來。此法原理簡單,對于較均勻的連通目標有較好的分割效果;缺點是依賴于初始條件的選取,計算量較大,不適用于實時檢測。

    分裂—合并法也是一種基于區域的分割算法,其基本思想是:根據圖像和各區域的不均勻性,將圖像或區域分裂成新的子區域,再將包含相同內容的區域合并成新的較大區域,最后得到分割圖像。四叉樹分解是一種常用的分裂—合并法,其具體過程是:將圖像分成4塊大小相等的方塊,判斷每個小塊是否滿足一致性標準(如兩區域參數統計特征結果相同,等等)。若滿足,則不再分解;若不滿足,則再細分成四塊,再用細分塊進行一致性標準檢查,直到滿足一致性標準,結果可能包含大小不同的塊。

    聚類法進行圖像分割是根據圖像在特征空間的聚集對特征空間進行分割,再映射到原圖像空間得到分割結果,K均值聚類算法、模糊C均值聚類(FCM)算法是常用的聚類算法。

    東莞市源欣光電儀器有限公司,專注從事光學、視覺檢測二十年余年可按客戶不同的檢測需求,為客戶提供非標視覺檢測成套方案,以及相關產品測量的定制化服務。在產品的外觀缺陷檢測、產品尺寸檢測,以及產品的細分挑選有豐富的行業經驗。

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