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针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题,提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先,为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建;然后,针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率,最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强;最后,使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明,所提方法可以免疫二维歧义性,相较于传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。 相似文献
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针对现有的透视投影下混合表面3D重建从明暗恢复形状(SFS)算法中辐照度方程求解耗时较长、误差较大的问题,提出了一种基于牛顿-拉弗森法的混合表面3D重建快速SFS算法.首先,采用Blinn-Phong模型表征物体表面的混合反射特性,结合摄像机的针孔透视投影模型,建立了与物体表面3D形貌信息相对应的图像偏微分辐照度方程;... 相似文献