不均匀光照和重影的仪表图像二值化方法

孙国栋; 徐昀; 徐亮; 张航; 柳晨康

doi:doi:10.5768/JAO202041.0102002

应用光学, 2020, 41 (1): 74, 网络出版: 2021-06-18

不均匀光照和重影的仪表图像二值化方法

Binarization method of instrument image with uneven illumination and ghosting

孙国栋徐昀徐亮张航柳晨康

作者单位

湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉 430068

图 & 表

图 1. vgg16网络结构

Fig. 1. Structure diagram of vgg16 network

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图 2. 设计的全卷积神经网络结构图

Fig. 2. Structure diagram of designed full convolutional neural network

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图 3. 标签的制作

Fig. 3. Label making

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图 4. 不同算法对图像的处理结果

Fig. 4. Processing result of each algorithm

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表 1各算法的结果对比

Table1. Comparison of results of each algorithm

方法	耗时/s	IoU平均值	SNR
Otsu法	0.17	42.45	9.21
最大熵法	0.91	35.68	9.36
迭代阈值法	0.23	46.56	8.97
Bernsen法	0.85	33.22	8.93
Niblack法	19.89	51.38	6.74
Sauvola法	0.28	66.74	10.17
Bradley法	1.87	71.34	10.11
Wellner法	0.07	70.63	10.97
本文方法	0.10	95.12	20.53

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孙国栋, 徐昀, 徐亮, 张航, 柳晨康. 不均匀光照和重影的仪表图像二值化方法[J]. 应用光学, 2020, 41(1): 74. Guodong SUN, Yun XU, Liang XU, Hang ZHANG, Chenkang LIU. Binarization method of instrument image with uneven illumination and ghosting[J]. Journal of Applied Optics, 2020, 41(1): 74.

不均匀光照和重影的仪表图像二值化方法

图 1. vgg16网络结构

Fig. 1. Structure diagram of vgg16 network

图 2. 设计的全卷积神经网络结构图

Fig. 2. Structure diagram of designed full convolutional neural network

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表 1各算法的结果对比

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