基于各向异性扩散与 2D Gabor 滤波器的高效水果缺陷检测与眩光去除算法
计算机视觉与模式识别
2012-04-05 v2
摘要
本文重点关注使用形态学操作进行水果缺陷检测与眩光去除。眩光去除可被视为一个重要的预处理步骤，因为不均匀光照可能会在图像中引入眩光，从而妨碍通过 Gabor 滤波器分割产生的结果。有时由于相机传感器的异常反射或杂散光进入，图像中的眩光问题非常明显，该方法抵消了这一问题并使缺陷检测更加显著。各向异性扩散用于进一步平滑图像并去除图像中的高能量区域，以实现更好的缺陷检测，并使缺陷更易恢复。我们的算法具有鲁棒性和可扩展性，已验证并证明用于眩光去除的特定掩码对于抵消此问题是有用的，各向异性扩散通过其使用进一步增强了缺陷，随后在各种方向上使用最优 Gabor 滤波器进行缺陷检测。
引用
@article{arxiv.1204.0767,
title = {Efficient Fruit Defect Detection and Glare removal Algorithm by anisotropic diffusion and 2D Gabor filter},
author = {Vini Katyal and Deepesh Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.0767},
year = {2012}
}
备注
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