帶鋼多源圖像融合方法的研究.pdf

1、帶鋼作為航空航天、造船、汽車、家電等行業(yè)的重要原材料，其表面質(zhì)量將直接影響到最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。因此，帶鋼表面檢測(cè)系統(tǒng)引起了人們的廣泛研究。隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，以單一圖像采集方式構(gòu)建的帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)已不能滿足用戶對(duì)帶鋼表面質(zhì)量檢測(cè)的需求。多種采集方式構(gòu)建的相機(jī)系統(tǒng)被引入帶鋼檢測(cè)系統(tǒng)中，產(chǎn)生了如何綜合多套采集系統(tǒng)所獲取的圖像信息的問題。與此同時(shí)，圖像融合技術(shù)已被普遍地用來綜合多個(gè)采集系統(tǒng)所獲取的圖像信息，并且取得了很好的效果。受此

2、啟發(fā)，將圖像融合技術(shù)引入到帶鋼表面檢測(cè)系統(tǒng)中。
　　本課題初步構(gòu)想了帶鋼多源圖像融合的實(shí)施流程。同時(shí)在實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的條件下，研究了不同采集角度下，面陣CCD相機(jī)獲取的兩組帶鋼圖像有效融合的問題。本文主要在以下方面做了有益的探索和研究:
　　1、本課題對(duì)兩種不同角度下獲取的圖像源間整體灰度值存在較大的差異的問題進(jìn)行了研究。由于這種差異性的存在導(dǎo)致了相同的缺陷在不同的圖像源中呈現(xiàn)出不同的灰度特征，影響了圖像融合的質(zhì)量。本課題對(duì)此進(jìn)

3、行了研究，給出了相應(yīng)的解決方法，并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　2、對(duì)圖像融合算法本身進(jìn)行了研究。研究了多尺度分析變換工具——條帶波(Bandelet)變換和脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)，采用Bandelet變換作為圖像源多尺度分解的工具，同時(shí)基于PCNN改進(jìn)模型的融合規(guī)則，提出了Bandelet-PCNN圖像融合的新算法。與常用的圖像融合算法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合視覺和客觀的質(zhì)量評(píng)價(jià)參數(shù)對(duì)融合后圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)，證明了該方