基于最优多尺度集的形态学红外图像缺陷检测研究

作者：康爽; 陈长征^*; 刘石; 周勃; 唐琬茹

来源：太阳能学报, 2022, 43(06): 145-152.

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0051

• 风力机叶片
• 顶帽变换
• 图像增强
• 自适应阈值迭代

图像增强在风力机叶片红外缺陷检测中具有重要应用，该文针对红外检测中图像清晰度低的问题，提出一种自适应迭代阈值加权的差分顶帽变换红外图像增强方法（AITWD top-hat）。首先，通过多尺度白顶帽与黑顶帽变换获得多组顶帽信息。其次，为获得更多的图像细节特征，采用对比度改善系数（contrast improvement ratio,CIR）作为阈值数，提出一种迭代阈值的图像加权方法，并对获得的最优尺度集图像进行融合，得到增强图像。最后，将该文所提方法与现有方法从定性和定量2个方面进行对比和验证。实验结果表明，该文方法不仅具有较好的图像细节增强效果，而且有效克服了传统形态学图像增强时稳定性差的问题，PSNR值和SSIM值分别提高了9.01%和9.07%。

• 单位
  沈阳工业大学; 白城师范学院