[发明专利]一种铸造缩孔缺陷图像生成方法

权利要求书

1.一种铸造缩孔缺陷图像生成方法，其特征在于，包括缺陷图像生成、缺陷图像变换处理、融合产品结构背景三个阶段，具体为：

S1.缺陷图像生成阶段：

S101.构建一个(2ⁿ+1)×(2ⁿ+1)的二维数组，该二维数组为空二维数组，n的取值范围为(1,10)；

S102.利用diamond-square算法生成(2ⁿ+1)×(2ⁿ+1)大小的高程数据，并将其对应地存储在步骤S101建立的二维数组中；

具体包括以下步骤：

S102-1.步骤S101生成的(2ⁿ+1)×(2ⁿ+1)二维数组即(2ⁿ+1)×(2ⁿ+1)个像素的正方形，以5*5的正方形作为diamond-square算法即正方形迭代分形示意图，用范围(-1,1)的随机值初始化正方形四个角点A、B、C、D的高程值，分别设定为h_A、h_B、h_C、h_D，并根据h_A、h_B、h_C、h_D总和的平均值加上一范围在(-1,1)的随机值来确定该正方形中心点M的高程值，则中心点M的高程值为

S102-2.将正方形划分为4个子正方形，并根据角点A、B、C、D的高程值与中心点M的高程值与范围(-1,1)的随机值分别确定这4个子正方形边界中点E、F、G、H的高程值，则其高程值分别为

S102-3.重复步骤S102-2，递归划分各子正方形，直到确定正方形所有高程点的高程值，并将其一一对应地存储到步骤S101建立的二维数组中；

S103.对二维数组中的高程数据进行归一化处理；

S104.将归一化处理后的高程数据与8位灰度值图像的最大灰度值即255相乘，并将其作为所生成的缺陷图像；

S2.缺陷图像变换处理阶段：

S201.对经步骤S104处理得到的缺陷图像进行直方图均衡化；

S202.对经步骤S201处理得到的缺陷图像进行相应的阈值化；

S203.对经步骤S202处理得到的图像进行高斯滤波；

S204.对经步骤S203处理得到的图像进行灰度拉伸；

S205.重复步骤S201～S204，得到变换处理后的缺陷图像；

S3.融合产品结构背景阶段：

S301.截取部分真实铸件中带缺陷的图像；

S302.经纹理合成处理后，将步骤S301的图像除去缺陷后作为背景图像I；

S303.对背景图像I计算检测出其最大灰度值I_max、最小灰度值I_min，计算H＝255/I_max的值；

S304.将步骤S303中的H值作为缺陷图像的归一化上限，并对由步骤S205得到的缺陷图像进行归一化得到缺陷图像D；

S305.将背景图像I和缺陷图像D进行点乘，得到最终的缺陷图像M＝I*D。

2.根据权利要求1所述的铸造缩孔缺陷图像生成方法，其特征在于，所述步骤S103包括以下步骤：

S103-1.求出二维数组中高程数据的最小值，并取其绝对值，设为h_min；

S103-2.将二维数组中所有点的高程数据分别加上步骤S103-1得到的绝对值，即h'_A＝h_A+h_min、h'_B＝h_B+h_min…，并作为新的高程数据即h'_A、h'_B…保存在二维数组中；

S103-3.求出步骤S103-2得到的二维数组中高程数据的最大值h_max；

S103-4.将二维数组中所有的高程数据除以步骤S103-3得到的最大值，完成对高程数据的归一化处理。