利用Matlab进行焊缝提取

简介：
本研究介绍了一种基于MATLAB的先进算法，用于高效准确地从复杂背景中自动识别和提取焊缝图像。该方法结合了先进的图像处理技术和机器学习技术，以提高焊接质量检测效率与精度。 焊缝提取采用图像处理与背景分割技术实现。首先将焊缝图像转换为灰度图，并使用Canny边缘检测算法来识别焊缝的边缘特征。随后对边缘进行腐蚀与膨胀操作，以减少不必要的细节信息。接着连接处理后的边缘形成封闭区域，并填充该区域使其变为白色，然后通过点乘运算将其与原始图像结合，从而完成焊缝提取。 具体步骤如下： 1. 焊缝图像 2. 转换为灰度图 3. 边缘特征提取 4. 前景对象识别（去除背景干扰） 5. 移除小尺寸物体（使用bwareaopen函数，该函数在MATLAB中用于删除面积小于指定值的二值图像中的对象，默认情况下采用8邻域连接方式） 6. 腐蚀与膨胀处理 7. 填充封闭区域为白色 8. 提取焊缝 其中，在进行前景提取时，有时会通过减少不必要的背景信息来提升边缘检测的效果。通常将目标物体之外的像素值设为0以优化图像分割质量。