[发明专利]一种基于改进的SUSAN算子的轿车表面划痕检测算法

说明书

本发明公开了一种基于改进的SUSAN算子的轿车表面划痕检测算法，包括步骤：读入图像，首先将图像转换为CIELab空间图像，然后使用方向模板计算像素与中心像素的色差，如果色差不大于阈值T，则使用色差均值填补空洞，之后使用圆形模板计算USAN面积，并根据USAN大小，输出轿车边缘，使用轿车模板匹配方式去除边缘轮廓，输出划痕图像。本发明的使用SUSAN算法，减少由于迭代计算带来的时间和空间上的消耗，算法简单直观的完成对划痕的检测，本算法能有效的利用彩色信息，降低漏检率，本算法利用方向性模板判断边缘的方向特征，填补边缘沿方向上的像素缺陷，使划痕检测更加准确。

技术领域

本发明涉及划痕检测，尤其是一种基于改进的SUSAN算子的轿车表面划痕检测算法。

背景技术

近年来，随着科学技术的发展，这种多媒体终端普及，使得数字图像获得更加容易，数字图像的像素更高和压缩技术更加成熟。数字图像的应用范围也更加广泛，很多科研机构和高校在图像处理和计算机视觉方面展开了研究。研究领域涉及图像识别、目标检测与跟踪、多普图像匹配技术、人工智能与思维科学、三维重建等领域。

图像的边缘检测技术是数字图像处理技术基础研究内容，是物体识别的重要基础。边缘特征广泛应用于图像分割、运动检测与跟踪、工业检测、目标识别、双目立体视觉等领域。将边缘检测技术应用于轿车划痕图像检测技术中是一个比较新的研究方向。目前边缘检测技术普遍采用固定阈值灰度检测方法，在阈值参数选取方面自适应能力很差，有待进一步改进和提高。彩色图像边缘检测技术还不够成熟，图像边缘检测技术在工程中的应用前景比较广阔，因此研究图像边缘检测技术具有重要的理论意义和应用前景。由于图像中存在各种类型的噪声，对边缘检测结果有很大影响，尤其是在轿车划痕检测中，划痕作为边缘容易与噪声混淆，此外，现有边缘检测技术的一些参数需要人工设定，自适应能力差，因此提高对彩色图像边缘检测技术中噪声过滤水平尤其重要。

轿车外表面划痕是轿车表面缺陷最为普遍的一种，其表面质量直接影响产品的销售。因此轿车表面划痕检测技术方法研究具有重要的理论和经济价值。而且随着用户要求的不断提高，市场竞争日益剧烈，其表面质量将成为国内外市场竞争的关键性指标之一。为避免存在表面缺陷的车辆进入市场，轿车出厂前外表面喷漆检测尤为重要。自动轿车外表面划痕检测也同样适用。将计算机的快速性、可靠性和结果的可重复性与数字图像处理技术相结合进行划痕检测，具有自动化、客观、非接触、高精度和快速等特点，可极大提高检测效率，促进生产率。目前的表面缺陷检测技术中采用的缺陷边缘检测算法大都是采用灰度检测技术，不可能正确并准确的检测出所有的缺陷边缘，同时在滤除噪声时影响边缘检测的正确性。针对这些问题，通过彩色检测技术希望得以解决。

发明内容

发明目的：为解决上述技术问题，代替传统轿车表面划痕检测过程中过多的人工干预，降低漏检率，提高检测速度，本发明提供一种基于改进的SUSAN算子的轿车表面划痕检测算法。

技术方案：

一种基于改进的SUSAN算子的轿车表面划痕检测算法，包括如下步骤：

步骤一、RGB彩色空间转换到CIELab彩色空间，包括步骤：

先将RGB转换到CIEXYZ空间：

将CIEXYZ转换到CIELab，其转换规范由ISO标准定义如下：

其中：

X'＝f₁(X/X_ref)，Y'＝f₁(Y/Y_ref)，Z'＝f₁(Z/Z_ref)，

L、a、b分别表示像素的亮度、红——绿轴强度、黄——蓝轴强度，