[發明專利]基于區域增長算法的碳纖維表面缺陷程度估計方法

在審

• 申請號: 201711433718.X
• 申請日: 2017-12-26
• 公開（公告）號: CN108074235A
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發明（設計）人: 謝鵬華;強彥;趙涓涓;張婭楠;李涓楠;傅文博
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 北京恒創益佳知識產權代理事務所(普通合伙) 11556
• 代理人: 付金豹

1.一種基于區域增長算法的碳纖維表面缺陷程度估計的方法，其特征在于，包括以下步驟：

A，使用電子顯微鏡500倍拍攝下的碳纖維復合材料表面SEM圖。對一幅給定的含有缺陷區域的碳纖維表面SEM圖片，對其進行初步的圖像預處理，圖像的預處理包括圖像濾波、圖像灰度變換、圖像直方圖均值化、圖像增強，最終輸出所需要的圖像增強以后的預處理圖片；之后的所有實驗圖片均來源于此處的圖像預處理圖片；

B,提取碳纖維材料表面ROI區域，為了更好的選取區域增長算法的種子點并進行準確有效的缺陷的提取和分割；

C，采用區域增長算法，對獲得ROI區域的圖片進行種子點選取及區域增長分割，提取出缺陷區域；

D，對區域增長算法提取出來的缺陷區域進行疊加，利用matlab中特定的函數，計算其缺陷面積占整個圖片的面積比例，同時統計出經過區域增長算法提取缺陷區域的個數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A中的具體預處理過程如下：

a、圖像濾波，同態濾波基本步驟如下：

第1步，原圖可看成由兩部分組成，即f(x,y)＝fi(x，y)fj(x，y)，其中，fi代表隨空間位置不同的光強分量，其特點是緩慢變化，集中在圖像的低頻部分；fj代表景物反射到人眼的反射分量；其特點包含了景物各種信息，高頻成分豐富；

第2步，原圖做對數變換，得到如下兩個加性分量，

lnf(x,y)＝lnfi(x,y)+lnfj(x,y)；

第3步，對數圖像做傅里葉變換，得到其對應的頻域表示為：

DFT[lnf(x,y)]＝DFT[lnfi(x,y)]+DFT[lnfj(x,y)]

第4步，設計一個頻域濾波器H(u，v)，進行對數圖像的頻域濾波；

第5步，傅里葉反變換，返回空域對數圖像；

第6步，取指數，得空域濾波結果；

b、圖像灰度變換，基本步驟如下：

第1步，對數變換，將圖像的低灰度值部分擴展，顯示出低灰度部分更多的細節，將其高灰度值部分壓縮，減少高灰度值部分的細節，從而達到強調圖像低灰度部分的目的；

第2步，伽馬變換，將灰度過高或者灰度過低的圖片進行修正，增強對比度。變換公式就是對原圖像上每一個像素值做乘積運算：s＝cry r∈[0,1]

c、圖像直方圖均衡化，基本步驟如下：

第1步，進行像素灰度統計，求出圖像f的總體像素個數N＝m×n

第2步，計算圖像各灰度級的累計分布hp。

第3步，計算灰度分布密度，求出每個灰度的像素個數在整個圖像中所占的百分比，hs(i)＝hp(i)/Nf(i＝0,1,…,255)

第4步，對灰度值進行映射(均衡化)，g＝255hs(i)i＝1,2,…,255,g＝0i＝0

d、圖像增強，基本步驟如下：

第1步，進行二層小波分解

第2步，處理分解系數，突出輪廓，弱化細節

第3步，分解系數重構，顯示增強圖像。

經過上述的圖像預處理，就可以得到增強后的圖像，從而更好的進行之后的實驗。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟B中提取碳纖維材料剖面ROI區域的步驟如下：

第1步，讀取圖像，并顯示其屬性；

第2步，用閾值分割方法獲取二值化閾值，進行二值化并進行顯示；

第3步，運用開操作去除噪點；

第4步，獲取連通區域，并進行顯示；

第5步，獲取區域屬性，繪制重心及感興趣區域ROI。