一种用于CTP版表面瑕疵的自适应检测算法

来源 :长春理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：GaryCong

【摘要】

：

为了实现CTP版材表面不同类型瑕疵的自适应在线检测,引入人类视觉注意机制,融合区域生长算法对表面瑕疵图像进行分割,以面积作为特征值对瑕疵进行识别。首先根据人类视觉系统具有选择性注意机制的特性,对CTP版材表面图像的多特征图像采用图像金字塔分解得到多尺度图像,并利用基于图的算法(GBVS)将多尺度下多特征的图像融合为全局显著图。然后将显著图中最显著点即注意焦点作为区域生长的种子点,相似性作为区域生长

【作者】

：

沈凌云朱明郎百和韩太林

【机构】

：

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,长春理工大学电子信息工程学院

【出处】

：

长春理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2014年06期

【关键词】

：

机器视觉表面瑕疵视觉注意显著图区域生长 machine vision surface flaw visual attention saliency

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