摘要: 针对传统选票缺陷检测过程中图像配准的计算复杂度高、过程繁琐、对图案细节变化的鲁棒性差等问题, 提出了一种避免图像配准、基于 Patch 相似性度量的 foveated NL-means 缺陷检测算法。该算法是对传统 window NLmeans缺陷检测算法的改进,通过构建非局部相似模型,利用Patch权重和相似性关联对缺陷图像进行重构,无法重构的部分即为缺陷区域。通过 foveated NL-means 算法和 window NL-means算法的实验对比表明,前者对缺陷区域的检测效果更加显著;其次这两种缺陷检测算法AUC分别为:0. 923 5和0. 863 8(小于0. 923 5),数值积分表明前者对缺陷区域的预测更加精确,缺陷的分类性能更高;最后通过计算这两种算法的平均时间开销,可知foveated NL-means算法的时间效率相较于window NL-means算法平均提升了11. 697 1 s,因此能够高效的完成缺陷检测任务。
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