基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法和系统，其包括：采集缺陷图像并将缺陷图像转换为灰度图；对灰度图进行超像素分割得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域；获取每个背景超像素区域内的像素点的平均灰度值和每个缺陷超像素区域的像素点的灰度值，根据平均灰度值和灰度值绘制灰度图的灰度直方图；根据灰度直方图对灰度图进行直方图均衡化，得到增强后的图像，本发明专利技术的方法通过减小背景灰度值的频数，增加缺陷灰度值的频数，在增强图像的同时，保留缺陷的细节，增加图像的对比度，进而提高缺陷识别的准确率，实用性强，值得推广。值得推广。值得推广。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像检测
，具体涉及基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法和系统。

技术介绍

[0002]表面缺陷检测仪是一种通过计算机视觉实时检测、显示和识别电缆表面缺陷的仪器，能检测分别出油污、破损、皱褶等常见表面缺陷。
[0003]在对图像进行检测是采用表面缺陷检测仪往往不能检测到一些小尺寸的缺陷，导致传统的表面缺陷检测仪的对小尺寸缺陷的识别成功率不高，进而影响缺陷检测的准确率，因此，需要基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法和系统，以解决现有的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法和系统，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法采用如下技术方案：该方法包括：S1、采集缺陷图像并将缺陷图像转换为灰度图；S2、计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅值和梯度方向；根据灰度图上每个像素点的梯度幅值和梯度方向，确定最小超像素区域的大小和方向；根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进行超像素分割，得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域；S3、获取每个背景超像素区域内的所有像素点的平均灰度值，对每个缺陷超像素区域的各像素点进行拆分，获取每个像素点的灰度值，根据平均灰度值和每个灰度值绘制所述灰度图的灰度直方图；S4、根据灰度直方图对灰度图进行直方图均衡化，得到增强后的图像。
[0006]优选的，对灰度图进行超像素分割得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域的步骤包括：计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅值和梯度方向；根据灰度图上每个像素点的梯度幅值和梯度方向，确定最小超像素区域的大小和方向；根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进行超像素分割，得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域。
[0007]优选的，计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅
值和梯度方向的步骤包括：利用soble算子计算灰度图上各个像素点在；梯度幅值为；梯度方向；对灰度图内各个像素点的梯度方向和梯度幅值进行分组，绘制梯度方向
‑
梯度幅值的直方图。
[0008]优选的，根据灰度图上每个像素点的梯度幅值和梯度方向，确定最小超像素区域的大小和方向的步骤包括：获取所有梯度中梯度方向相互垂直且梯度幅值相等的两个梯度；根据梯度方向相互垂直且梯度幅值相等的两个梯度，计算所有缺陷区域的外接矩形面积最小的最小外接矩形；根据最小外接矩形对应的梯度方向和梯度幅值，计算最小超像素区域的大小和方向。
[0009]优选的，根据最小外接矩形对应的梯度方向和梯度幅值，计算最小超像素区域的大小和方向的步骤包括：获取最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向；最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向即为最小超像素区域种子点的方向，最小外接矩形即为最小超像素区域的大小。
[0010]优选的，根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进行超像素分割，得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域的步骤包括：对灰度图内各个像素点的梯度方向和梯度幅值进行分组，绘制梯度方向
‑
梯度幅值的直方图；将灰度图进行预分割为多个相同尺寸的超像素区域，按照预分割的超像素区域的个数，在灰度图内按照在最小超像素区域的梯度方向上间隔及垂直最小超像素区域的梯度方向上间隔均匀的分配种子点；其中，表示直方图中梯度方向为第组，梯度幅值为第组的像素点的频数，表示直方图中垂直梯度方向为第组，梯度幅值为第组的像素点的频数；获取每个种子点的梯度方向和垂直梯度方向的邻域内的像素点；分别计算每个像素点和能够搜索到它的所有种子点的距离，根据该像素点所有距离中的最小值获取对应的种子点，该种子点作为该像素点的聚类中心，每个种子点代表一个类别，每个类别的种子点为一个新超像素区域；计算每个新超像素区域内所有像素的灰度值均值和坐标重心，将坐标重心作为该新超像素区域的新种子点位置，通过10次迭代，完成聚类过程，确定最终超像素区域；
获取最终超像素区域中梯度幅值大于的像素点，若梯度幅值大于的像素点的面积大于最小外接矩形的面积，则该超像素属于缺陷超像素区域，否则该超像素属于背景超像素区域。
[0011]优选的，根据灰度直方图对灰度图进行直方图均衡化，得到增强后的图像的步骤包括：计算灰度图中灰度值的灰度分布频率，根据灰度分布频率，累加得到累积分布频率；对累积分布频率进行归一化，并对归一化的值进行四舍五入，得到缺陷图像中的第一灰度值与对应的均衡化后的图像的第二灰度值的映射关系；根据映射关系，对图像进行直方图均衡化，得到增强后的图像。
[0012]本专利技术还公开了一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，其特征在于，包括：第一图像处理模块，用于采集缺陷图像并将缺陷图像转换为灰度图；图像分割模块，用于对灰度图进行超像素分割得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域；第二图像处理模块，用于获取每个背景超像素区域内的像素点的平均灰度值和每个缺陷超像素区域的像素点的灰度值，根据平均灰度值和灰度值绘制所述灰度图的灰度直方图；第三图像处理模块，用于根据灰度直方图对灰度图进行直方图均衡化，得到增强后的图像。
[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，通过在表面缺陷检测仪上增加图像增强系统，利用表面缺陷检测仪采集小尺寸缺陷时，图像增强系统通过减小背景灰度值的频数，增加缺陷灰度值的频数，在增强图像的同时，保留缺陷的细节，增加图像的对比度，进而提高后续缺陷识别的准确率，其次，根据缺陷像素区域的梯度自适应超像素大小，来确定最小超像素区域，从而提高超像素分割的准确性，实用性强，值得推广。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法的实施例总体步骤的流程图；图2为图1中的S2步骤的流程图；图3为图1中的S4步骤的流程图；图4为一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统的系统框图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]本专利技术的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法的实施例，如图1至图3所示，该方法包括：S1、采集缺陷图像并将缺陷图像转换为灰度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强方法，其特征在于，该方法包括：采集缺陷图像并将缺陷图像转换为灰度图；计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅值和梯度方向；根据灰度图上每个像素点的梯度幅值和梯度方向，确定最小超像素区域的大小和方向；根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进行超像素分割，得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域；获取每个背景超像素区域内的所有像素点的平均灰度值，对每个缺陷超像素区域的各像素点进行拆分，获取每个像素点的灰度值，根据平均灰度值和每个灰度值绘制所述灰度图的灰度直方图；根据灰度直方图对灰度图进行直方图均衡化，得到增强后的图像。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，其特征在于，计算灰度图上各像素点的梯度，根据梯度获取每个像素点对应的梯度幅值和梯度方向的步骤包括：利用soble算子计算灰度图上各个像素点在；梯度幅值为；梯度方向。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，其特征在于，根据灰度图上每个像素点的梯度幅值和梯度方向，确定最小超像素区域的大小和方向的步骤包括：获取所有梯度中梯度方向相互垂直且梯度幅值相等的两个梯度；根据梯度方向相互垂直且梯度幅值相等的两个梯度，计算所有缺陷区域的外接矩形面积最小的最小外接矩形；根据最小外接矩形对应的梯度方向和梯度幅值，计算最小超像素区域的大小和方向。4.根据权利要求3所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，其特征在于，根据最小外接矩形对应的梯度方向和梯度幅值，计算最小超像素区域的大小和方向的步骤包括：获取最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向；最小外接矩形对应的梯度方向和垂直最小外接矩形的梯度方向即为最小超像素区域种子点的方向，最小外接矩形即为最小超像素区域的大小。5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的表面缺陷检测仪的图像增强系统，其特征在于，根据最小超像素区域的大小和方向对灰度图进行超像素分割，得到多个背景超像素区域和多个缺陷超像素区域的步骤包括：对灰度图内各个像素点的梯度方向和梯度幅值进行分组，绘制梯度方向
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梯度幅值的直方图；将灰度图进行预分割为多个相同尺寸的超像素区域，按照预...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑小燕，宋亚松，
申请(专利权)人：江苏裕荣光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：