[发明专利]一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法

权利要求书

1.一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、载入待分割的偏光片缺陷图像；

步骤二、对待分割的偏光片缺陷图像进行灰度化处理；

步骤三、初始化超像素算法SLIC的超像素尺寸S、最大迭代次数，紧密度参数m，对偏光片缺陷图像进行超像素处理，计算得到由偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵，包括以下子步骤：

3a)统计偏光片缺陷图像中的缺陷面积，根据缺陷面积设定预分割的超像素尺寸S；

3b)初始化种子点k，偏光片缺陷图像的像素i数目为N，根据预分割的超像素尺寸S计算得到偏光片缺陷图像中超像素个数为K＝N/S；将偏光片缺陷图像分成K个方格，在每个方格的中心放置一个种子点k；

3c)以种子点k为中心，在2S×2S的正方形范围内计算各像素i与种子点k的距离，将与该像素i距离最近的种子点k的标签分配给该像素i，像素与种子点的距离d为其中所述d_g为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的灰度值差值，d_xy为2S×2S的正方形范围内各像素i与种子点k的空间距离，

3d)重新计算种子点k位置；

3e)重复步骤3c)和步骤3d)，直到种子点k收敛，超像素分割完成，最终得到由待分割的偏光片缺陷图像中的每个超像素标签组成的标签矩阵；

步骤四、提取每个超像素的灰度特征；

步骤五、使用OSTU算法根据每个超像素的灰度特征计算出偏光片缺陷图像的最优分割阈值，包括以下子步骤：

5a)根据步骤四提取的每个超像素的灰度特征，建立偏光片缺陷图像中每个超像素的灰度直方图，按照超像素标签的顺序，建立灰度特征矩阵，灰度特征矩阵中存储着每个超像素的灰度均值，以灰度特征矩阵来代表超像素图像；

5b)根据每个超像素的灰度直方图选取灰度阈值，再根据所选的灰度阈值将每个超像素分为背景像素和目标像素，计算每个超像素中背景像素和目标像素出现的概率；

5c)根据公式计算背景像素和目标像素的类间方差，选取使类间方差最大的灰度阈值作为最优分割阈值；

步骤六、根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并，最终分割出偏光片缺陷图像的缺陷。

2.根据权利要求1所述的一种基于超像素的偏光片外观缺陷分割方法，其特征在于，步骤六中根据步骤五计算所得最优分割阈值，对步骤三最终得到的标签矩阵进行合并的步骤为：根据步骤五得到的最优分割阈值，将灰度特征矩阵分割为背景超像素和目标超像素，再根据灰度特征矩阵中对应的超像素的标签，对标签矩阵赋值，背景超像素赋值为255，目标超像素赋值为0，完成超像素合并。