[发明专利]一种基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，轮胎缺陷检测方法包括：

步骤1：将含有n个像素的待检图像I划分成n个大小为m×m的图像块，记为P_i,(i＝1,...,n)；

步骤2：将每一个图像块P_i转换成一个列向量c_i；

步骤3：利用所有图像块所对应的列向量，构造一个图像块矩阵M；

步骤4：对图像块矩阵M进行奇异值分解，得到m²个奇异值σ_i,(i＝1,...,m²)和相应的左奇异矩阵U及右奇异矩阵V；

步骤5：通过依次计算相邻两个奇异值的比值，确定图像块矩阵M的秩r；

所述的步骤5利用式(2)，确定图像块矩阵M的秩r，

式中σ_i,(i＝1,...,m²)为图像块矩阵M的奇异值，δ为预先设定的参数；

步骤6：利用图像块矩阵M的前r个最大奇异值及其所对应的左奇异向量和右奇异向量，重构出图像块矩阵M的一个低秩近似矩阵M_r；

步骤7：将低秩近似矩阵M_r中的各列向量转换成图像块P_i^r,(i＝1,...,n)；

步骤8：由所有图像块P_i^r重构出待检图像I的近似图像I_r；

步骤9：对残差图像I-I_r进行硬阈值分割，得到一幅二值图像I_b，该图像中灰度值为1的像素所对应的坐标即为缺陷位置。

2.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤1将待检图像I划分成图像块的方法如下：将待检图像I中各像素及其周围m×m邻域内的像素定义为一个图像块。

3.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤2将图像块转换成列向量的方法如下：从各图像块左上角的第一个像素开始，沿水平方向呈“Z”字型依次将图像块中的像素存储在一个列向量中。

4.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤3图像块矩阵M的构造方法如下：将所有图像块所对应的列向量从左到右依次排列，即生成一个矩阵。

5.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤4对图像块矩阵M进行奇异值分解，分解成式(1)

M＝UΣV^T (1)

式中U为左奇异矩阵，V为右奇异矩阵。

6.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤6利用式(3)重构低秩近似矩阵M_r，

式中Σ_r＝diag(σ₁,...,σ_r)，U_r为由前r个左奇异向量构成的矩阵，V_r为由前r个右奇异向量构成的矩阵。

7.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤7将列向量转换成图像块的方法是所述的步骤2的逆过程。

8.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤8利用式(4)，重构近似图像I_r的每一个像素I_r(j)

式中S为包含图像第j像素的图像块集合，k为集合S所含图像块的数目。

9.根据权利要求1所述的基于奇异值分解的轮胎缺陷检测方法，其特征在于，

所述的步骤9利用式(5)，对残差图像I-I_r进行硬阈值分割，得到一幅二值图像I_b，

式中λ为预先设定的阈值。