[发明专利]一种针对缆索表面缺陷的图像检测方法

权利要求书

1.一种针对缆索表面缺陷的图像检测方法，其特征在于，该方法步骤如下：

步骤1：将待检测的缆索表面图像进行灰度化处理，得到灰度化后的图像为f(x，y)：

f(x，y)＝0.212671×c_r(x，y)+0.71516×c_g(x，y)+0.072169×c_b(x，y)

其中，待检测的缆索表面图像为彩色图像c(x，y)，其包含3个分量：红色分量c_r(x，y)、绿色分量c_g(x，y)、蓝色分量c_b(x，y)，且图像高度为H像素、宽度为W像素，(x，y)表示图像的二维坐标，且x∈[1，W]，y∈[1，H]；

步骤2：对灰度化后的图像f(x，y)采用改进的局部灰度对比度方法进行增强处理，得到增强后图像z(x，y)，具体过程如下：

步骤2.1：将灰度化后的图像f(x，y)分为若干不重叠的小窗口区域子图像其中i表示若干小窗口图像的编号；处理方法为：视y为常数，将高度为H像素、宽度为W像素的图像f(x，y)分为高度为H像素、宽度为1像素的子图像且i∈[1，W]；

步骤2.2：计算每个小窗口区域子图像的像素灰度值的平均值当子图像为且i∈[1，W]时：

步骤2.3：计算每个小窗口区域子图像中每个像素的局部灰度对比值v(x，y)，当子图像为且i∈(1，W)时：

步骤2.4：根据下式将所述局部灰度对比值映射到256个灰度级的增强后图像z(x，y)：

步骤3：对增强后的图像z(x，y)采用改进的最大相关方法进行分割处理，得到分割后图像d(x，y)，具体过程如下：

步骤3.1：计算灰度值j在增强后图像z(x，y)中出现的频率p_j，其中j∈[0，255]：

其中f_j表示灰度值j在图像z(x，y)中出现的频数；

步骤3.2：计算概率分布A：

其中，T为最佳分割阈值，且T∈[0，255]，P₀、P₁含义分别为灰度值0在图像中出现的频率和灰度值1在图像中出现的频率，P_T为灰度值j在区间[0，T]上的总概率，即：

当P_T＝0时，定义A＝{0，0，…，0}；

步骤3.3：计算概率分布A的相关C_A(T)：

步骤3.4：计算改进的相关T_Cw(T)：

T_Cw(T)＝(1-P_T)^α·C_A(T)

其中，α为权重参数；

步骤3.5：遍历T∈[0，255]，取使T_Cw(T)最大时的T，作为获得的最佳阈值，则获得分割后图像d(x，y)：

2.根据权利要求1所述的针对缆索表面缺陷的图像检测方法，其特征在于，该方法还包括步骤4：根据所述分割后图像d(x，y)，统计d(x，y)＝0的个数N，判定c(x，y)是否具有缺陷：