【摘 要】
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焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个较为重要的环节,而图像二值化在其中起着关键性的作用。传统的Otsu阈值化算法对信噪比较低的图像分割效果不理想,本文通过灰度拉伸增大背景与前景之间的灰度值分布,结合遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对传统的类间方差法进行优化,并将该方法应用于焊缝图像。实际焊缝图像试验证明了该方法的有效性,可以更加准确地提取出适合焊缝图像的二值化阈值,更利于后续的图像处理操作。
【机 构】
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浙江理工大学 信息学院,杭州310018
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焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个较为重要的环节,而图像二值化在其中起着关键性的作用。传统的Otsu阈值化算法对信噪比较低的图像分割效果不理想,本文通过灰度拉伸增大背景与前景之间的灰度值分布,结合遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对传统的类间方差法进行优化,并将该方法应用于焊缝图像。实际焊缝图像试验证明了该方法的有效性,可以更加准确地提取出适合焊缝图像的二值化阈值,更利于后续的图像处理操作。
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