平滑滤波与灰度校正的轮胎X射线图像缺陷分割技术

"本文介绍了一种针对轮胎X射线图像的缺陷提取和分割技术，旨在克服图像对比度低、噪声多以及背景不平的问题。该方法通过平滑滤波减少带束层帘线影像和高频噪声，再利用灰度校正调整像素灰度，最后通过二值化处理实现图像分割，有效提取轮胎的X射线图像缺陷。" 在轮胎制造业中，X射线成像技术被广泛用于检测轮胎内部的缺陷，如帘线断裂、气泡或不均匀分布等。然而，这类图像通常存在对比度不足、噪声干扰和背景层次复杂等问题，这给缺陷检测带来了挑战。针对这些难题，本文提出了一种创新的处理方法。 首先，使用平滑滤波技术来处理图像。平滑滤波是图像预处理的一种常用手段，它通过对图像进行局部平均，降低图像中的高频噪声，如带束层帘线影像，从而提高图像的整体清晰度。平滑滤波器可以是简单的均值滤波器或其他更复杂的滤波器，如高斯滤波器，它们有助于消除图像中的不规则细节，使主要特征更为突出。 接下来，进行灰度校正。灰度校正是根据整个图像的灰度均值和每个像素邻域内的灰度均值比例关系进行的。这种方法可以校正由于背景起伏导致的局部亮度差异，使得图像的灰度分布更加均匀，有助于突出潜在的缺陷区域。灰度校正通常涉及线性或非线性变换，以改善图像的对比度，使得缺陷与背景之间的区分度更高。 最后，对灰度校正后的图像执行二值化处理。二值化是将图像转换为黑白两色的过程，其中像素值低于某一阈值的区域被视为白色（背景），高于阈值的区域被视为黑色（目标或缺陷）。选择合适的阈值至关重要，因为它直接影响到缺陷能否被准确地识别和分割。二值化可以简化图像，方便后续的分析和处理，如形状识别和尺寸测量。 实验结果显示，这种结合平滑滤波、灰度校正和二值化的轮胎X射线图像处理方法能有效提取图像中的缺陷，并实现精确的分割。这种方法对于提高轮胎质量检测的自动化水平和准确性具有重要意义，有助于提升轮胎制造行业的质量和安全性。 关键词：子午线轮胎；X射线图像；缺陷提取；图像分割 该研究提出的方法针对轮胎X射线图像的特性进行了优化，通过平滑滤波减少噪声，灰度校正增强对比度，以及二值化实现缺陷的清晰分割，为轮胎缺陷检测提供了有效的工具，对于保障轮胎质量和行车安全具有深远影响。