基于mcsa的感兴趣区域定位方法

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1、基于MCSA的感兴趣区域定位方法许浩均，黄茜，梁兆敏，李学永（华南理工大学电子与信息学院，广东广州510640）摘要：图像边缘检测过程中产生的许多噪声边缘不仅影响后续算法的效率，还严重影响目标的准确识别。这里提出一种基于最大连续子序列算法的目标预定位方法。先利用LoG提取图像边缘，在标定边缘坐标的基础上，计算所有边缘的最大灰度差，经阈值初步去除大部分噪声边缘后，再用最大连续子序列算法将与缺陷边缘相接的噪声边缘滤除，最后利用区域填充得出待定缺陷区域。实验结果表明，该方法能有效地去除噪声边缘并获得包含缺陷边缘的掩膜区域，从而有效提高后续缺陷识别算法的效率。

2、.jyqkumContinuousSubsequenceAlgorithm，MCSA）的方法解决上述噪声边缘问题。对于最大灰度差图像中的每一条边缘Ei，进行如下处理：（1）记录边缘点的信息沿着边缘Ei进行跟踪，并用顺序循环表Li记录每一个边缘点的坐标C，以及在最大灰度差图像中对应点的计算值V。顺序表Li中每个元素都是由边缘点的坐标C及其在最大灰度差图像中对应点的值V两部分组成。在表Li中，元素均沿着边缘Ei顺序记录，每个元素都在其相邻元素的八邻域中，如果是噪声边缘，由于其周围的灰度差很小，则噪声边缘的V值相对于缺陷边缘的V值将是很小的值，在平滑区域则接

3、近于0。（2）判定筛选噪声边缘由于大部分非缺陷边缘的V值很小，如图3（c）所示，选择一个合适的阈值θ，将循环表Li中所有元素的V部分同时减去θ。如果边缘点处V-θ?0，则判断该边缘是噪声边缘；将不再保留该边缘。如果边缘点处V-θ>0，则判断该边缘包含缺陷边缘，该部分边缘予以保留。对边缘点处既有V-θ?0又有V-θ>0的边缘进行如下处理：寻找循环表中所有V-θ>0的最大连续子序列并保存下来，舍弃表中其余元素。（3）连接相邻的端点通过检查子序列的首尾元素的坐标C是否在彼此的八邻域中，可以检查上一步保存下来的所有最大连续子序列是否封闭。如不

4、封闭但其首尾元素的坐标C在另一最大连续子序列的首尾元素的八邻域中，则将其连接起来保证边缘的封闭性。（4）判断筛选工件边缘工件中缺陷的大小相对于整体工件结构小很多，但上述保留边缘的方法有可能将工件边缘作为封闭边缘予以保留，因此选择一个边缘的长度阈值l进一步去除非缺陷边缘。（5）区域填充本文进一步采用文献[7]的扫描线种子填充算法对上一步得到的边缘图像进行区域填充，如图5所示。区域填充后得到的是包含缺陷的掩膜区域而不仅仅是边缘，另外，区域填充能够去除不封闭的边缘，更准确地定位缺陷区域，提取出包含缺陷的RoI为后续的缺陷提取算法服务。图5（a）中圆圈内不封闭

5、边缘经过区域填充后被去除。2实验结果与分析2.1实验结果本节对上述算法进行实验验证。经过反复测试调整，得到了一套较为稳定的参数，具体的参数设置为：LoG算子的高斯标准差σ=2.5，阈值θ=4，l=200，实验过程中参数保持一致。对80幅轮毂X射线图像进行了测试，其中绝大部分图像的RoI定位得到了满意的效果，图6给出了其中一部分的实验结果。图6中由左至右的每列图像分别为原始图像，LoG边缘检测的结果图像，使用最大连续子序列提取RoI的图像，以及经过填充的图像。将所有的LoG边缘检测的结果图像和经过填充的图像进行对比，由图可以看出，本文所提出的RoI定位方

6、法不仅能去除大量的噪声边缘，同时还保证所有的缺陷边缘得以保留，令噪声边缘与缺陷边缘连接在一起的问题也得以解决。下面还利用了覆盖率和提速率评估本文提出的算法。2.2覆盖率覆盖率是评估算法得出的RoI是否能包含全部缺陷的标准。覆盖率的计算如公式（2）所示：覆盖率是一个重要的评估标准，如果得不到很高的覆盖率，本文的RoI定位方法则实用意义不大。实验中，80幅图像得出的平均覆盖率是99%。考虑到一些小的或者模糊的缺陷在铸件检测中属于合格产品范围，则本文方法在覆盖率方面已经很高。图6图像的覆盖率如表1所示。2.3提速率提速率是评估本文提出方法的另一个标准，提速率

7、的计算如公式（3）所示：图6中图像的提速率如表2所示，从表中数据可知，经过本文提出的预处理方法处理后，后续的缺陷提取至少能提高5倍的速度。2.4与其他预处理方法对比文献[8]使用一种先用山峰定位算法定位缺陷位置，再用卷积得出RoI的预处理方法。对图6中第4幅图的处理结果如图7所示。从图7方框内的RoI可以看出，本文提出的预处理方法定位缺陷更精确。相对于文献[8]需多次遍历图像的方法，本文方法不仅定位准确，而且耗时更少。结论本文提出一种利用最大连续子序列去除噪声边缘，然后经过区域填充得出铸件X射线图像RoI的缺陷识别预处理方法。实验结果表明，这种方法在保

8、留缺陷轮廓的同时能有效地去除噪声边缘，从而很好地提高后续缺陷提取算法的速度。.jyqkages