一種圖像非線性銳化算法在工業(yè)檢測中的應(yīng)用

摘 要： 針對工業(yè)檢測中，檢測圖像經(jīng)常受檢測相機(jī)分辨率和相機(jī)移動造成的圖像模糊情況，介紹了一種圖像非線性復(fù)合銳化方法，該方法對于被檢測目標(biāo)邊緣、被檢測物表面裂縫瑕疵等需要辨別的元素起到了明晰的分辨作用，有助于更精準(zhǔn)的可視化探傷。對于該算法進(jìn)行了Matlab仿真，經(jīng)處理前后的圖像對比，驗證此算法達(dá)到了預(yù)期效果。

關(guān)鍵字： 非線性銳化算法； 微分； 拉普拉斯算子； 圖像檢測

中圖分類號： TN911.7?34 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）11?0125?02

0 引 言

隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，對被檢測物不造成損傷的檢測方法得到廣泛應(yīng)用，尤其是可以看到被檢測物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和部分細(xì)節(jié)的可視化檢測更是受到全工業(yè)范圍的重視。在可視檢測過程中，圖像質(zhì)量的好壞直接影響到檢測結(jié)果的精確性，因此，在檢測過程中的圖像處理顯得尤為重要。在工業(yè)檢測過程中，由于檢測圖像經(jīng)常受到相機(jī)分辨率和相機(jī)移動造成的圖像模糊影響，因此，檢測人員對于被檢測物體的質(zhì)量評定受到很大干擾，在圖像模糊嚴(yán)重的時候，甚至無發(fā)做出評定。為了使圖像清晰，現(xiàn)代工業(yè)檢測應(yīng)用了很多圖像銳化的方法，盡力使得圖像邊緣清晰，使得被檢測元件的瑕疵得以顯現(xiàn)。

1 銳化技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

圖像銳化技術(shù)在工業(yè)檢測中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，通常算法有以下幾種：

1.1 卷積核銳化算法