基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

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信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究
- Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant
- 光学技术 2007年第3期页码：382-385
- 作者机构：
  
  1. 1:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  2. 2:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
  3. 3:大连海事大学计算机科学与技术学院,长春,130033
  4. 4:中国科学院研究生院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2007
- 稿件说明：
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孟祥迪, 陈升来, 郭静寰. 基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究[J]. 光学技术, 2007,(3):382-385.

Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant[J]. 2007, (3): 382-385.
孟祥迪, 陈升来, 郭静寰. 基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究[J]. 光学技术, 2007,(3):382-385. DOI：

Study on defection segmentation for steel surface image based on image edge detection and Fisher discriminant[J]. 2007, (3): 382-385. DOI：

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点

提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘

并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸

提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值

分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声

实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明

该方法不仅能够识别出弱小的缺陷

而且实现了在线实时检测。

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