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熊铃铃 (熊铃铃.) [1] | 廖钦楷 (廖钦楷.) [2] | 林珊玲 (林珊玲.) [3] (Scholars:林珊玲) | 林志贤 (林志贤.) [4] (Scholars:林志贤) | 郭太良 (郭太良.) [5] (Scholars:郭太良)

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PKU CSCD

Abstract:

当图像直方图为单峰时,传统大津法检测电润湿显示器缺陷时容易得到错误的结果,一些改进方法在缺陷处颜色深浅不一,且在背景与缺陷对比度较小的情况下分割结果不稳定。针对上述问题,提出了一种改进的最大类间方差法。为了提高直方图峰值与非峰值范围的差异,更好地提取峰值信息,在目标方差前添加了一个随灰度直方图梯度累积量增大而减小的权值,以保证本方法得到的阈值在单峰情况下始终处于单峰左侧。实验结果表明,相比大津法,本方法在多种应用场景下的平均误分类值降低了0.4781,平均缺陷分割率提高了0.6795;且本方法能成功分割出电润湿显示器缺陷和多种类型的缺陷,在缺陷与背景对比度较低时的分割效果更好。

Keyword:

图像处理 大津法 对比度 梯度累积量 电润湿显示器 缺陷检测

Community:

  • [ 1 ] 福州大学物理与信息工程学院
  • [ 2 ] 中国福建光电信息科学与技术创新实验室
  • [ 3 ] 福州大学先进制造学院

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Source :

激光与光电子学进展

ISSN: 1006-4125

CN: 31-1690/TN

Year: 2021

Issue: 12

Volume: 58

Page: 94-102

0 . 0

JCR@2021

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JCR@2023

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