灰度形态学提取焊接熔池图像边缘技术

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1、第!H卷第%期焊接学报S98A!HJ9A%!""&年%月+I.JK.(+L*JK*M+NO(NLJ.POQ)LJ,LJK+L+R+L*JT2@?2:=!""&灰度形态学提取焊接熔池图像边缘技术郑相锋，王庆，牛晓光（河北省电力研究院锅炉检验技术研究所，石家庄"’""!%）摘要：在由(()捕获的(*!焊接熔池图像中，存在着大量的点状噪声和线状噪声，要精确地检测出熔池图像的边缘比较困难。采用基于数学形态学理论中的灰度形态学数字图像处理技术，结合焊接熔池图像自身的特点，借助灰度图像二值化取阈值法中的矩量保持法确定结构元素值的大小，通过合理设计形态学滤波器形状和运算顺序，成

2、功地提取出了焊接熔池图像的边缘，通过比较，新的图像处理算法的处理效果非常明显，对后续的焊接质量控制和焊缝跟踪工作提供了非常有用的熔池信息。关键词：焊接熔池；图像处理；边缘提取；灰度形态学；(*焊接!中图分类号：+,--文献标识码：.文章编号："!’/$/#"0（!""&）"%$%"’$"-郑相锋"序言须以合理的方式转换为集合。数学形态学是用具有一定结构和特征的结构元素（>3:?73?:558515@3）（实际上也是一个集合）去量度图像的形态，进而解决问在(*!焊接过程中，熔池周围不可避免地存在大题。量的飞溅、烟尘和强烈的弧光干扰，在用(()捕获的!A!灰度形态学介

3、绍熔池图像中必然会有弧光和飞溅形成的点噪声，另灰度形态学是二值形态学对灰度图像的自然扩外，由于(()存在延时，将产生颗粒飞过视图区而形展，所以二值形态学中的四种运算，即膨胀、腐蚀、开成的线状噪声，并且现场的烟尘也会使图像变得更加运算和闭运算，可以用类比的方法推广到灰度图像模糊。这些噪声为后续的图像处理带来了很大的困空间。但与二值形态学中不同的是，这里运算对象［%］难。现在国内外使用的普遍方法是基于传统边缘不再看作集合而是看作“图像函数”图像，并且用代提取算法，但是随着二值形态学在图像处理中的成熟数运算代替逻辑运算，用取运算结果的极大极小代应用，少数学者开始利用二值

4、形态学对熔池图像进行替区域的涨缩。以下!（"，#）设为输入图像，［!，/］研究。对于二值形态学算法来讲，必须先进行二$（"，#）是结构元素，后者本身也是一个灰阶子图值化后才可以利用该算法，因此，在图像二值化的过像。为简单计算，作者用/B/的C点邻域作结构元程中不可避免地丢掉很多的边缘细节。素的定义域，$（"，#）函数取常量。当然也可以根据作者根据焊接熔池图像的特点，即焊接熔池区需要定义成不同的定义域和函数类型。灰度值具有明显区别与背景区灰度值的特点，采用!A"灰度形态学膨胀和腐蚀算法基于数学形态学理论的灰度形态学数字图像处理技用结构元素$对图像函数!进行的灰度膨胀

5、表术，对焊接熔池图像进行了边缘提取，通过对比发示为：!!$，定义为!!$（%，&）’12D｛（!%(&，&(现，该算法处理效果明显好于一般的方法。#）)$（"，#）*（%("），（&(#）"+!；（"，#）"+$｝，式中+!和+$分别是!和$的定义域。平移参数%灰度形态学原理（%$"）和（&$#）必须在!的定义域内的条件以及"和#必须在$的定义域内的条件（即这里两个集合［-，’］数学形态学（12345123672819:;4989<=）是在集的交集至少应有一个元素）。应该注意灰度膨胀定合论的基础上发展起来的，在图像中的应用可分为义式的形式与二维卷积形式是相似的，并

6、且用最大二值形态学和灰度形态学。在二值形态学中，基于值运算代替卷积求和，用加法运算代替卷积乘积。集合的观点是非常重要的。这也决定了它的运算必相似地，灰度腐蚀表示为!#$，定义为!#$须由集合运算（并、交、补）来定义，所有的图像都必（%，&）E16@｛（!%F&，&F#）$$（"，#）（G%F"），（&F收稿日期：!""#$"%$%&#）"+!；（"，#）"+$｝。平移参数（%F"），（&F#）必(’3焊接学报第!/卷须在!的定义域内，而且"和#必须在$的定义域素中的灰度值大小时，作者借助了图像二值化选阈内。上式在形式上与二维卷积的形式是相似的，并值的方法，采用矩量

7、保持法得到的灰度值作稍微调且用最小值运算代替了相关运算，用减法运算代替整后作为结构元素的灰度值。该阈值算法的基本思了相关的乘积。想是最佳的阈值应该使分割前后图像的矩量保持不膨胀是一种扩张变换，变换使整幅图像的灰度变，由此可以得到一组矩量保持方程，然后求解该方值提高；腐蚀是一种收缩变换，变换使整幅图像的灰程组就可以得到最佳阈值。度值降低，二者都对灰度变化较大的边缘较敏感。!"!滤波器结构的设计同时膨胀表示对图像外部做滤波处理，腐蚀表示对用灰度形态学的膨胀处理结果减去用腐蚀处理图像内部做滤波处理。结果得到的图像叫形态学梯度算法，即（!!$）&!"$，这种运算可以使输入

8、图像中灰度