【摘 要】
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随着图像处理的发展,视觉检测在工业自动化生产中得到广泛应用。在工业视觉检测中对于检测物体的精确定位有广泛的需求,工业视觉检测的后续处理都是建立在能够准确分割检测区域的基础上。目前的显著性检测算法基本都是针对自然场景图像,很少针对工业视觉领域,而不同于自然场景图像,工业视觉场景中大部分检测图像不符合中心先验、边界背景先验等先验信息,前景和背景区域特征相似度大,因此本文针对工业视觉场景的显著性区域研究
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随着图像处理的发展,视觉检测在工业自动化生产中得到广泛应用。在工业视觉检测中对于检测物体的精确定位有广泛的需求,工业视觉检测的后续处理都是建立在能够准确分割检测区域的基础上。目前的显著性检测算法基本都是针对自然场景图像,很少针对工业视觉领域,而不同于自然场景图像,工业视觉场景中大部分检测图像不符合中心先验、边界背景先验等先验信息,前景和背景区域特征相似度大,因此本文针对工业视觉场景的显著性区域研究是有意义的。在本文中,针对工业视觉图像的特点,提出基于SPBL的显著性检测系统,在工业视觉场景和自然场景图像集上与目前较好的检测算法进行对比,具备显著的精度优势,本文的主要研究内容包括:●超像素分割算法优化:为了加快后续算法的处理速度,应用超像素分割算法对图像进行聚类,将相邻特征相似的像素聚类为一个区域,并针对工业视觉图像的特点,在SLIC算法中引入MBD进行优化,解决噪声对SLIC距离计算的影响。●前景和背景相似图像特征提取:颜色信息是区分前景和背景区域的重要特征,本文着重分析了不同颜色空间的特点,在不同颜色空间提取图像中的信息。图像中的背景一般比前景的纹理特征更加丰富,因此提取LM特征和CS-LBP特征。在本文中,提取了 69维的特征向量。●基于结构信息融合的SPBL的分类优化:本文将AdaBoost和SPL算法的结合算法应用于显著性检测领域,Boosting倾向于反应数据的局部模式,对于噪声数据更加敏感,而SPL倾向于以更强的鲁棒性搜索数据中的模式,两种算法的结合吸取了两种算法的优点。由于SPBL的分类结果为每一个超像素区域的显著性值,通过结构信息融合算法,计算每一个像素的显著性值,并对SPBL分类结果中出现的错误进行矫正。
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