【摘要】：特征提取阶段的目的是提取相关信息,同时可以摒除不相关的信息。在对检测过程影响很小的情况下,可以通过抽取来减小分辨率。图7.6为特征提取阶段的图像处理过程。为了减少LG中的摄像机噪声,LM应经过低通滤波器。根据不同的图像区域,ESH、ESV和EGrad经多路器选择后通过Max2×2单元。Max2×2运算保留了边缘位置,使得检测过程具有了防止不易被人眼察觉的边缘错位的鲁棒性[366]。经过5×5高斯滤波器可计算出低通滤波后的彩色图像。
特征提取阶段的目的是提取相关信息,同时可以摒除不相关的信息。把图像的低频色度分量和高频色度分量进行分离,可以有效地检测印刷缺陷。高频色度分量包含了局部亮度变化的信息,人眼能轻易察觉其图像中的差异变化。为了减少数据,在不失去过多图像细节信息的情况下,可以去除颜色信息。另一方面,借助低通滤波后的色度信息,可用来找出污点或类似的缺陷,通常看不出亮度细节的渐变。在对检测过程影响很小的情况下,可以通过抽取来减小分辨率。
图7.6为特征提取阶段的图像处理过程。通过对R、G、B分量加权求和得到亮度图像LM,即LM=RωR+GωG+BωG,其中ωR+ωG+ωG=1。为了减少LG中的摄像机噪声,LM应经过低通滤波器（3×3的高斯滤波器矩阵,G3xG G3×3）。高斯滤波器由二维的二项式滤波器[255]实现。为了增强LG的局部变化的剧烈程度,应采用高通Sobel[137]横向滤波（SH）器和纵向滤波器（SV）组成的边缘滤波器。通过对ESH和ESV二次方求和,计算得出梯度图像EGrad。根据不同的图像区域,ESH、ESV和EGrad经多路器选择后通过Max2×2单元（2×2邻域的最大值）。Max2×2运算保留了边缘位置,使得检测过程具有了防止不易被人眼察觉的边缘错位的鲁棒性[366]。另外,由升/降边沿检测器（R/F-Edge）产生的特征,可用于锐化传输方向上的边沿。经过5×5高斯滤波器（G5×5）可计算出低通滤波后的彩色图像。(www.xing528.com)
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