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李婷

作品数:3 被引量:10H指数:2
供职机构:西安工程大学机电工程学院更多>>
发文基金:博士科研启动基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇带钢
  • 1篇带钢缺陷
  • 1篇动态检测
  • 1篇视觉显著性
  • 1篇视觉注意
  • 1篇视觉注意机制
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇小波
  • 1篇小波分解
  • 1篇波分

机构

  • 2篇西安工程大学

作者

  • 2篇李婷
  • 2篇陈龙龙
  • 2篇管声启

传媒

  • 1篇计算机与现代...
  • 1篇西安工程大学...

年份

  • 2篇2014
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
小波分解在带钢缺陷检测中的应用被引量:4
2014年
光照不均会降低带钢图像的质量,在研究带钢缺陷特点的基础上,提出一种新的带钢缺陷检测方法。首先,对图像取对数处理并进行小波分解,其次分别对小波分解的子图进行同态滤波,然后对滤波后的子图进行中央周边差操作形成差分子图,在此基础上,对差分子图进行融合处理并取指数处理得到高对比度的缺陷图像,最后采用Otsu分割方法对缺陷图像分割。实验结果表明,该方法能增强缺陷图像对比度,图像细节部分清晰,同时可抑制噪声的影响,能够有效地实现缺陷图像的分割。
徐帅华管声启陈龙龙李婷
关键词:小波分解图像分割
视觉显著性模型在带钢缺陷动态检测中的应用被引量:6
2014年
以人类视觉注意机制为基础,提出基于视觉注意机制的带钢缺陷检测算法.首先,提取输入图像的颜色特征;其次,对缺陷颜色特征进行预判,对显性缺陷图像采用阈值分割方法得到缺陷注意区域,对隐性缺陷图像提取的亮度和方向特征进行高斯滤波形成特征子图;然后,对滤波后的特征子图进行中央周边差操作构建特征差分子图,通过对特征差分子图归一化处理形成特征显著图;最后,利用阈值分割和区域生长分割出缺陷目标.实验结果表明,该方法利用颜色特征的预判能够快速地检测带钢图像的缺陷,可以满足实时在线检测要求,提高检测效率.
徐帅华陈龙龙管声启李婷
关键词:视觉注意机制
共1页<1>
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