CN110827309B - 一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于机器视觉检测技术领域，具体涉及一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，解决了背景技术中所述的技术问题。采用如下技术方案：1.载入待分割的偏光片缺陷图像；2.进行灰度化；3.对偏光片缺陷图像进行超像素分割；4.提取超像素的灰度特征；5.使用OSTU算法计算灰度阈值；6.根据最优分割阈值，对超像素进行合并，得到最终的分割结果；本发明以超像素作为后续图像处理的基本单位的分割方法，减少了计算量，降低了算法的时间复杂度，同时对偏光片缺陷图像中的背景纹理和噪声起到了抑制作用，减少了像素的冗余信息，提高了处理效率和抗噪性能，该方法能够在边界模糊的含噪偏光片缺陷图像中有理想的分割效果。
Description
技术领域
本发明属于机器视觉检测技术领域，具体涉及一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法。
背景技术
随着科技与工业水平的突飞猛进，液晶屏类电子产品逐渐成为我们生活和生产中不可或缺的要素。液晶屏已经存在于我们生活的各个角落，液晶显示器的成像必须依靠偏振光，所有的液晶都有前后两片偏光片紧贴在液晶玻璃，偏光片是液晶显示器的重要材料之一。在偏光片生产过程中由于原材料和生产过程的技术原因，都不可避免地会产生多种缺陷(如偏光片划伤、污点和污渍等)。在获取到的偏光片图像中，许多缺陷与背景之间的差异是非常微小的，在灰度上是逐渐过渡的，这给边界模糊的缺陷检测带来了困难。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统根据像素分布、灰度和颜色等信息，进行各种运算，来得到判别结果。而所获取偏光片图像分别率较高，传统的图像处理方法已经无法满足生产过程中快速准确分割缺陷的要求。
发明内容
本发明旨在解决背景技术中的技术问题。为此，本发明提出一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，包括以下步骤：
步骤一、载入待分割的偏光片缺陷图像；
步骤二、对待分割的偏光片缺陷图像进行灰度化处理；
步骤三、初始化超像素算法SLIC的超像素尺寸S、最大迭代次数，紧密度参数m，对偏光片缺陷图像进行超像素处理，计算得到由偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵；
步骤四、提取每个超像素的灰度特征；
步骤五、使用OSTU算法根据每个超像素的灰度特征计算出偏光片缺陷图像的最优分割阈值；
步骤六、根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并，最终分割出偏光片缺陷图像的缺陷。
优选的，一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的步骤三包括以下步骤：
3a)统计偏光片缺陷图像中的缺陷面积，根据缺陷面积设定预分割的超像素尺寸S；
3b)初始化种子点k，偏光片缺陷图像的像素i数目为N，根据预分割的超像素尺寸S计算得到偏光片缺陷图像中超像素个数为K＝N/S；将偏光片缺陷图像分成K个方格，在每个方格的中心放置一个种子点k；
3c)以种子点k为中心，在2S×2S的正方形范围内计算各像素i与种子点k的距离，将与该像素i距离最近的种子点k的标签分配给该像素i；
3d)重新计算种子点k位置；
3e)重复步骤3c)和步骤3d)，直到种子点k收敛，超像素分割完成，最终得到由待分割的偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵。
优选的，一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的步骤五包括以下步骤：
5a)根据步骤四提取的每个超像素的灰度特征，建立偏光片缺陷图像中每个超像素的灰度直方图；
5b)根据每个超像素的灰度直方图选取灰度阈值，再根据所选的灰度阈值将每个超像素分为背景像素和目标像素，计算每个超像素中背景像素和目标像素出现的概率；
5c)根据公式
计算背景像素和目标像素的类间方差，选取使类间方差最大的灰度阈值作为最优分割阈值。
本发明的有益效果是：本发明在超像素分割前，将待分割的偏光片缺陷图像转化为灰度图像，在后续的超像素分割步骤中，不再需要颜色空间转换，由灰度差代替原先的颜色距离，减少了计算量，提高了运行效率；本发明将偏光片缺陷图像进行超像素分割，将偏光片缺陷图像分割成具有相似特征的区域，相较于以像素为单位的分割方法，以超像素作为后续图像处理的基本单位的分割方法，大大减少了计算量，降低了算法的时间复杂度，同时对偏光片缺陷图像中的背景纹理和噪声起到了抑制作用，减少了像素的冗余信息，提高了偏光片缺陷图像的处理效率和抗噪性能，本发明所述方法能够在边界模糊的含噪偏光片缺陷图像中有理想的分割效果；本发明在寻求最优阈值过程中采用了OSTU算法，该算法的阈值选择不需要人为设定参数，它是针对偏光片缺陷图像的灰度进行聚类，OSTU算法简单，不易受偏光片缺陷图像对比度和亮度的影响，扩大了算法的适用范围。
附图说明
图1是本发明的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的整体流程图；
图2是仿真实验中，基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法和OSTU阈值分割方法对偏光片图像分割的分割结果对比图。
具体实施方式
参照图1至图2，对本发明的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法进行说明。
实施例1：
一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，包括以下步骤：
步骤一、载入待分割的偏光片缺陷图像；
步骤二、对待分割的偏光片缺陷图像进行灰度化处理；
步骤三、初始化超像素算法SLIC的超像素尺寸S为1100、最大迭代次数为6，紧密度参数m为5，对偏光片缺陷图像进行超像素处理，计算得到由偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵；
步骤四、提取每个超像素的灰度特征；
步骤五、使用OSTU算法根据每个超像素的灰度特征计算出偏光片缺陷图像的最优分割阈值；
步骤六、根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并，最终分割出偏光片缺陷图像的缺陷。
进一步的，作为本发明所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的具体实施方式，步骤三包括以下步骤：
3a)统计偏光片缺陷图像中的缺陷面积，根据缺陷面积设定预分割的超像素尺寸S为1100；
3b)初始化种子点k，偏光片缺陷图像的像素i数目为N，根据预分割的超像素尺寸S计算得到偏光片缺陷图像中超像素个数为K＝N/S；将偏光片缺陷图像分成K个方格，在每个方格的中心放置一个种子点k；
3c)以种子点k为中心，在2S×2S的正方形范围内计算各像素i与种子点k的距离，将与该像素i距离最近的种子点k的标签分配给该像素i；
3d)重新计算种子点k位置；
3e)重复步骤3c)和步骤3d)，直到种子点k收敛，超像素分割完成，最终得到由待分割的偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵。
进一步的，作为本发明所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的具体实施方式，步骤3c)中，像素与种子点的距离d为
其中所述dg为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的灰度值差值，dxy为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的空间距离，/>
进一步的，作为本发明所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的具体实施方式，步骤五包括以下步骤：
5a)根据步骤四提取的每个超像素的灰度特征，建立偏光片缺陷图像中每个超像素的灰度直方图；
5b)根据每个超像素的灰度直方图选取灰度阈值，再根据所选的灰度阈值将每个超像素分为背景像素和目标像素，计算每个超像素中背景像素和目标像素出现的概率；
5c)根据公式
计算背景像素和目标像素的类间方差，选取使类间方差最大的灰度阈值作为最优分割阈值。
进一步的，作为本发明所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的具体实施方式，步骤5a)中提取的每个超像素的灰度特征的步骤为：按照超像素标签的顺序，建立灰度特征矩阵，灰度特征矩阵中存储着每个超像素的灰度均值，以灰度特征矩阵来代表超像素图像。使用灰度特征来表示超像素可以减少计算量，步骤5的操作都是对灰度特征矩阵来进行操作。
进一步的，作为本发明所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法的具体实施方式，步骤六中根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并的步骤为：根据步骤五得到的最优分割阈值，将灰度特征矩阵分割为背景超像素和目标超像素，再根据灰度特征矩阵中对应的超像素的标签，对标签矩阵赋值，背景超像素赋值为255，目标超像素赋值为0，完成超像素合并。完成超像素合并代表着完成对缺陷的分割。
下面结合具体的实验图对本发明作进一步的阐述。仿真条件为：操作系统Windows10 64位，处理器Intel Core i5-3337U@1.80GHz，内存4GB，软件MATLAB R2016a。
本次实验采用OSTU阈值分割法和本发明的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法对偏光片图像进行分割对比。图2(a)为原图，图2(b)为超像素处理过后的超像素图像，缺陷已经被分割成为了具有一定相似度的小块。图2(c)为OSTU阈值分割法处理后的缺陷图像，OSTU阈值分割法没有考虑像素的空间信息，因此对含有噪声的偏光片分割不理想，把背景区域大量的噪声像素当作缺陷进行了分割，分割后的缺陷边界不清晰。图2(d)为本发明的一种基于超像素的缺陷分割方法处理后的图像，可以看出在边界和背景出有良好的分割性能。对比图2(c)和图2(d)可以看出，本发明所提出的分割方法可以在有噪声的区域正确分类，分割效果与理想结果十分接近。
通过对比OSTU阈值分割结果与本发明的分割结果，能够看出本发明能够在边界模糊的含噪图像中有理想的分割效果。
以上具体结构和尺寸数据是对本发明的较佳实施例进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (2)
1.一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、载入待分割的偏光片缺陷图像；
步骤二、对待分割的偏光片缺陷图像进行灰度化处理；
步骤三、初始化超像素算法SLIC的超像素尺寸S、最大迭代次数，紧密度参数m，对偏光片缺陷图像进行超像素处理，计算得到由偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵，包括以下子步骤：
3a)统计偏光片缺陷图像中的缺陷面积，根据缺陷面积设定预分割的超像素尺寸S；
3b)初始化种子点k，偏光片缺陷图像的像素i数目为N，根据预分割的超像素尺寸S计算得到偏光片缺陷图像中超像素个数为K＝N/S；将偏光片缺陷图像分成K个方格，在每个方格的中心放置一个种子点k；
3c)以种子点k为中心，在2S×2S的正方形范围内计算各像素i与种子点k的距离，将与该像素i距离最近的种子点k的标签分配给该像素i，像素与种子点的距离d为
其中所述dg为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的灰度值差值，dxy为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的空间距离，
3d)重新计算种子点k位置；
3e)重复步骤3c)和步骤3d)，直到种子点k收敛，超像素分割完成，最终得到由待分割的偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵；
步骤四、提取每个超像素的灰度特征；
步骤五、使用OSTU算法根据每个超像素的灰度特征计算出偏光片缺陷图像的最优分割阈值，包括以下子步骤：
5a)根据步骤四提取的每个超像素的灰度特征，建立偏光片缺陷图像中每个超像素的灰度直方图，按照超像素标签的顺序，建立灰度特征矩阵，灰度特征矩阵中存储着每个超像素的灰度均值，以灰度特征矩阵来代表超像素图像；
5b)根据每个超像素的灰度直方图选取灰度阈值，再根据所选的灰度阈值将每个超像素分为背景像素和目标像素，计算每个超像素中背景像素和目标像素出现的概率；
5c)根据公式
计算背景像素和目标像素的类间方差，选取使类间方差最大的灰度阈值作为最优分割阈值；
步骤六、根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并，最终分割出偏光片缺陷图像的缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，其特征在于，步骤六中根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并的步骤为：根据步骤五得到的最优分割阈值，将灰度特征矩阵分割为背景超像素和目标超像素，再根据灰度特征矩阵中对应的超像素的标签，对标签矩阵赋值，背景超像素赋值为255，目标超像素赋值为0，完成超像素合并。
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