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公开(公告)号:CN113487569B
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202110761521.9
申请日:2021-07-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/4038 , G06T7/136 , G06T7/37
Abstract: 本发明公开了一种基于频域和空域结合的复杂背景图像缺陷检测方法和系统,该方法包括:将模板图像和样本图像转换到频域中进行匹配筛选异常频率成分,针对样本图像中的异常频率成分进行极坐标系反变换和傅里叶逆变换获得候选区域1;对样本图像的频域图像进行频域显著性检测得到显著性区域,去除显著性区域内背景频率成分获得候选区域2;对所述候选区域1和候选区域2取交集做傅里叶逆变换,得到备选缺陷区域;依据空域特征图像熵值对所述备选缺陷区域进行最终筛选。本发明提高了模板匹配方法的适应性和鲁棒性、降低了对模板和样本图像使用要求的同时也对复杂图像的线路缺陷达到了良好的检测效果。
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公开(公告)号:CN113487569A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110761521.9
申请日:2021-07-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频域和空域结合的复杂背景图像缺陷检测方法和系统,该方法包括:将模板图像和样本图像转换到频域中进行匹配筛选异常频率成分,针对样本图像中的异常频率成分进行极坐标系反变换和傅里叶逆变换获得候选区域1;对样本图像的频域图像进行频域显著性检测得到显著性区域,去除显著性区域内背景频率成分获得候选区域2;对所述候选区域1和候选区域2取交集做傅里叶逆变换,得到备选缺陷区域;依据空域特征图像熵值对所述备选缺陷区域进行最终筛选。本发明提高了模板匹配方法的适应性和鲁棒性、降低了对模板和样本图像使用要求的同时也对复杂图像的线路缺陷达到了良好的检测效果。
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