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基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测

唐庆菊 刘俊岩 王扬 刘元林 梅晨

唐庆菊, 刘俊岩, 王扬, 刘元林, 梅晨. 基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
引用本文: 唐庆菊, 刘俊岩, 王扬, 刘元林, 梅晨. 基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
Tang Qingju, Liu Junyan, Wang Yang, Liu Yuanlin, Mei Chen. Infrared image edge recognition and defect quantitative determination based on the algorithm of fuzzy C-means clustering and Canny operator[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
Citation: Tang Qingju, Liu Junyan, Wang Yang, Liu Yuanlin, Mei Chen. Infrared image edge recognition and defect quantitative determination based on the algorithm of fuzzy C-means clustering and Canny operator[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(9): 928001-0928001(5). doi: 10.3788/IRLA201645.0928001

基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测

doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
基金项目: 

国家自然科学基金(51405139);黑龙江省青年科学基金(QC2013C054);黑龙江科技大学优秀青年才俊培养计划(Q20130104)

详细信息
    作者简介:

    唐庆菊(1981-),女,副教授,博士,主要从事红外热波检测与评价技术方面的研究。Email:tangqingju@126.com

  • 中图分类号: TG115.28

Infrared image edge recognition and defect quantitative determination based on the algorithm of fuzzy C-means clustering and Canny operator

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-01-05
  • 修回日期:  2016-02-03
  • 刊出日期:  2016-09-25

基于模糊C均值聚类和Canny算子的红外图像边缘识别与缺陷定量检测

doi: 10.3788/IRLA201645.0928001
    作者简介:

    唐庆菊(1981-),女,副教授,博士,主要从事红外热波检测与评价技术方面的研究。Email:tangqingju@126.com

基金项目:

国家自然科学基金(51405139);黑龙江省青年科学基金(QC2013C054);黑龙江科技大学优秀青年才俊培养计划(Q20130104)

  • 中图分类号: TG115.28

摘要: 针对脉冲红外热成像检测缺陷构件时,红外图像噪声较大、边缘信息模糊等特点,提出了一种基于模糊C均值聚类和Canny算子相结合的边缘检测新方法。该方法首先对输入的红外图像进行整体灰度变换,采用模糊C均值聚类对图像进行区域分割、提取和二值化;再将各个区域进行叠加,使红外图像的边缘变得连续;最后,采用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测,实现缺陷的识别。在图像边缘检测基础上,分析了图像定位缺陷位置与实际缺陷位置之间的相对误差,并运用物像关系,实现缺陷几何尺寸的定量检测。结果表明:该方法对缺陷边缘识别完整清晰,具有较高的定位精度和抗噪能力,有利于缺陷的识别与定量检测。

English Abstract

参考文献 (8)

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