基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

摘要

为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割，对局部二值拟合（local binary fitting，LBF）模型进行了深入研究，从而提出一个改进的LBF模型，即在LBF模型的基础上，添加一个新的水平集线性正则化项，与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点，使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感，同时增强算法的抗噪性，能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证，该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像，以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。