是否在當(dāng)前鄰域 灰度范圍內(nèi)，若不在其鄰域灰度范圍內(nèi)，則存在噪聲，則利用濾波窗口內(nèi)中值代替噪聲點(diǎn)的 值，否則，則執(zhí)行原值輸出。濾波有以下主要步驟：
[0033] 1、首先要確定最大濾波半徑rmax和初始濾波半徑r。；
[0034] 2、開始濾波，計(jì)算當(dāng)前像素 I (X，y)的鄰域中值Inred、鄰域最大值1_和鄰域最小值 Imin；
[0035] 3、判斷當(dāng)前鄰域中值Inred是否滿足I _< I Md< I _，若滿足，則當(dāng)前鄰域中值不是 噪聲點(diǎn)，進(jìn)入4,否則濾波半徑加1，并回到2繼續(xù)濾波，若濾波半徑已加到最大濾波半徑，則 轉(zhuǎn)到4 ;
[0036] 4、判斷當(dāng)前像素點(diǎn)I (x，y)是否滿足IminC I (x，y) < Imax，若滿足，則當(dāng)前像素點(diǎn) 不是噪聲點(diǎn)，當(dāng)前像素值原值輸出，否則，用當(dāng)前鄰域中值Inred替代當(dāng)前像素值I (X，y)。
[0037] Step3、對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行位平面分解，分別提取每個(gè)像素的相同二進(jìn)制比特位 組成一個(gè)平面，即提取所有像素的b。位來(lái)構(gòu)成第一個(gè)平面，提取所有像素的b i位來(lái)構(gòu)成第 二個(gè)平面，依此類推，該具有256個(gè)灰度級(jí)的圖像就可以被分解為8個(gè)位平面。
[0038] Step4、采用格雷碼對(duì)Step3中得到的位平面加以改進(jìn)，得到增強(qiáng)位平面，以此來(lái) 減小灰度值的變化對(duì)位平面的影響。具體方法如公式所示：
[0040] 式中，Φ為異或操作，&1為位平面分解得到的第i位位平面，gl是位平面 &1的格雷 碼表示，即第i位增強(qiáng)位平面。
[0041] 相較于位平面，增強(qiáng)位平面的圖像復(fù)雜度降低，并且具有視覺意義的信息的位平 面數(shù)量更多。第6位增強(qiáng)位平面為原位平面的第6與第7位位平面的異或，包含有紙病圖 像中最有用的信息，所以在后面的實(shí)驗(yàn)中選取第6位增強(qiáng)位平面作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。
[0042] Step5、結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，使用形態(tài)學(xué)的邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)Step4中的第6位增強(qiáng) 位平面的邊緣，達(dá)到圖像分割的目的，從而得到最終的檢測(cè)結(jié)果。
[0043] 利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提取圖像邊緣的算法為：設(shè)有圖像F，B是一個(gè)合適的結(jié)構(gòu)元素， 首先讓F被B腐蝕，然后求取圖像F和它的腐蝕之差，設(shè)D為最終檢測(cè)的邊緣圖像，利用公 式如下：
[0044] D = F- (F Θ B)
[0045] 式中，Θ為腐蝕操作，F(xiàn)為待提取邊緣的圖像，即第六位增強(qiáng)位平面，B為3X3的 方形結(jié)構(gòu)元素，D為最終檢測(cè)的邊緣圖像。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1 :獲得被測(cè)紙張的原始圖像，并轉(zhuǎn)換為灰度圖像； 步驟2 :對(duì)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除圖像中的噪聲； 步驟3 :將預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行位平面分解得到圖像的八個(gè)位平面； 步驟4 :采用格雷碼對(duì)位平面進(jìn)行增強(qiáng)，獲得灰度圖像的八個(gè)增強(qiáng)位平面； 步驟5 :選取第六位增強(qiáng)位平面，對(duì)其進(jìn)行圖像分割，得到最終的檢測(cè)結(jié)果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，步驟2中對(duì)灰 度圖像進(jìn)行預(yù)處理的方法為將灰度圖像進(jìn)行自適應(yīng)中值濾波處理。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，自適應(yīng)中值 濾波處理包括以下步驟： 步驟2. 1 :首先確定最大濾波半徑rmax和初始濾波半徑r。； 步驟2. 2 :開始濾波，計(jì)算當(dāng)前像素I(X，y)的鄰域中值IMd、鄰域最大值1_和鄰域最 小值 步驟2. 3 :判斷當(dāng)前鄰域中值IMd是否滿足I_<II_，若滿足，則當(dāng)前鄰域中值 不是噪聲點(diǎn)，進(jìn)入步驟2. 4,否則濾波半徑加1，并回到步驟2. 2繼續(xù)濾波，若濾波半徑等于 最大濾波半徑，則轉(zhuǎn)到步驟2. 4 ; 步驟2. 4 :判斷當(dāng)前像素點(diǎn)I(X，y)是否滿足Imin<I(X，y) <I_，若滿足，則當(dāng)前像素 點(diǎn)不是噪聲點(diǎn)，當(dāng)前像素值原值輸出，否則，用當(dāng)前鄰域中值IMd替代當(dāng)前像素值I(X，y)輸 出。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，步驟2. 1中的 最大濾波半徑為10,初始濾波半徑為3。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，步驟3中將預(yù) 處理后的灰度圖像進(jìn)行位平面分解的方法為：分別提取每個(gè)像素的相同二進(jìn)制比特位組成 一個(gè)平面，即將具有256個(gè)灰度級(jí)的灰度圖像分解為八個(gè)位平面。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，步驟4中采用 格雷碼對(duì)位平面增強(qiáng)的方法為：采用如下公式：式中，?為異或操作，％為位平面分解得到的第i位位平面，gi是位平面ai的格雷碼表 示，即第i位增強(qiáng)位平面。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，其特征在于，步驟5中對(duì)第 六位增強(qiáng)位平面進(jìn)行圖像分割的方法為：設(shè)F為第六位增強(qiáng)位平面，B是大小為3X3的方 形結(jié)構(gòu)元素，首先讓F被B腐蝕，然后求取圖像F和它的腐蝕之差，設(shè)D為最終檢測(cè)的邊緣 圖像，利用公式如下： D=F-(FΘB) 式中，Θ為腐蝕操作，F(xiàn)為待提取邊緣的圖像，即第六位增強(qiáng)位平面，B為3X3的方形 結(jié)構(gòu)元素，D為最終檢測(cè)的邊緣圖像。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于位平面的紙病檢測(cè)方法，首先獲得被測(cè)紙張的原始圖像，并轉(zhuǎn)換為灰度圖像；然后對(duì)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除圖像中的噪聲；接著將預(yù)處理后的灰度圖像進(jìn)行位平面分解得到圖像的八個(gè)位平面；然后采用格雷碼對(duì)位平面增強(qiáng)，獲得灰度圖像的八個(gè)增強(qiáng)位平面；最后選取第六位增強(qiáng)位平面，對(duì)其進(jìn)行圖像分割，得到最終的檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明能夠在保證算法快速性的同時(shí)，較好地檢測(cè)出缺陷，具有較好的抗干擾性和定位準(zhǔn)確性，并且運(yùn)算簡(jiǎn)單。
【IPC分類】G06T7/00, G01N21/88
【公開號(hào)】CN105300998
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510641399
【發(fā)明人】亢潔, 潘思璐, 王曉東
【申請(qǐng)人】陜西科技大學(xué)
【公開日】2016年2月3日
【申請(qǐng)日】2015年9月30日