本文關鍵詞：基于Otsu方法的鋼軌圖像分割

  更多相關文章： 圖像分割 Otsu閾值 表面缺陷 機器視覺 鋼軌

【摘要】：由于鋼軌圖像灰度分布不均,一般的圖像分割法難以將目標從背景中分割出來,故本文提出了目標方差加權的類間方差閾值分割法對鋼軌圖像進行閾值分割。分析了鋼軌圖像的特點,總結了加權的目標方差(Otsu)方法及其它全局閾值分割法對鋼軌圖像分割存在的問題。然后,對Otsu方法進行改進,以目標出現(xiàn)的概率為權重,對類間方差的目標方差加權,使分割閾值靠近單模直方圖的左邊緣和雙模直方圖的谷底。最后,計算圖像的錯誤分類誤差、鋼軌圖像的缺陷檢測率和誤檢率來驗證算法的有效性。實驗結果表明,改進的Otsu方法能有效地分割鋼軌圖像,錯誤分類誤差接近0。與其它閾值分割法如Otsu法、其它改進的Otsu法、最大熵閾值分割法相比,本文方法對鋼軌圖像的分割效果更優(yōu),缺陷檢測率和誤檢率分別為93%和6.4%,適合機器視覺缺陷檢測的實時應用。
【作者單位】： 南昌工程學院江西省精密驅動與控制重點實驗室;南昌大學機電工程學院;
【關鍵詞】： 圖像分割 Otsu閾值 表面缺陷 機器視覺 鋼軌
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.51365037,No.51065021)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言鐵路向高速及重載方向的發(fā)展加重了鋼軌的磨損。鋼軌表面缺陷威脅著軌道行車安全,必須仔細檢測以維護鐵路安全運輸。目前有許多鋼軌缺陷檢測技術,例如,超聲檢測法[1],電渦流[2]和機器視覺檢測法[3]。超聲檢測法只能檢測鋼軌內部缺陷,檢測速度慢,電渦流檢測法能檢測表面缺

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 申鉉京;龍建武;陳海鵬;魏巍;;三維直方圖重建和降維的Otsu閾值分割算法[J];電子學報;2011年05期

2 景曉軍,李劍峰,劉郁林;一種基于三維最大類間方差的圖像分割算法[J];電子學報;2003年09期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張晴;林家駿;;超像素和閾值分割相結合的顯著目標檢測算法[J];現(xiàn)代電子技術;2016年14期

2 袁小翠;吳祿慎;陳華偉;;基于Otsu方法的鋼軌圖像分割[J];光學精密工程;2016年07期

3 盛彬;;基于思維進化算法的三維閾值圖像分割[J];電子質量;2016年05期

4 陳海鵬;申鉉京;龍建武;;采用高斯擬合的全局閾值算法閾值優(yōu)化框架[J];計算機研究與發(fā)展;2016年04期

5 張建國;左俊彥;鐘濤;王仁慶;王旭;;基于三維Otsu分解的骨組織圖像分割應用[J];中國醫(yī)學影像學雜志;2016年03期

6 張弘;鄭培甜;;基于形狀測度與最大信息熵函數(shù)的閾值法[J];西安郵電大學學報;2016年01期

7 雷博;范九倫;;灰度圖像交叉熵閾值法的三維推廣[J];控制與決策;2016年04期

8 龍鵬;魯華祥;;方差不對稱先驗信息引導的全局閾值分割方法[J];智能系統(tǒng)學報;2015年05期

9 陳培興;王明泉;李世虎;侯慧玲;王玉;;基于形態(tài)學和Otsu的固體火箭發(fā)動機CT缺陷三維分割[J];圖學學報;2015年04期

10 申鉉京;張赫;陳海鵬;王玉;;快速遞歸多閾值分割算法[J];吉林大學學報(工學版);2016年02期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 許向陽;宋恩民;金良海;;Otsu準則的閾值性質分析[J];電子學報;2009年12期

2 岳峰;左旺孟;王寬全;;基于分解的灰度圖像二維閾值選取算法[J];自動化學報;2009年07期

3 吳一全;潘U，

本文編號：935868