一种快速超分辨铜带表面缺陷图像复原方法

在铜带表面缺陷检测系统中,针对仅硬件改善缺陷图像精细特征信息,受制造水平、成本等因素制约以及传统超分辨复原方法实时性不强等问题,提出一种基于粗糙集(RS)与纹理特征预分类的快速超分辨率(SR)图像复原方法。本文方法利用RS属性约简原理,选择并优化对弱纹理缺陷目标描述性较好统计特征参数,并在匹配搜索时根据纹理特征对样本库进行预搜索分类,然后在分类得到的纹理内容相近的样本子集中对输入的低分辨率(LR)样本块精确匹配搜索。理论和实验结果表明:本文方法应用于铜带缺陷在线检测系统中,可使缺陷区域的高频信息增强、边缘和细节更加清晰,且算法实时性较好,在兼顾图像复原质量和运行效率上具有优越性和可行性;并可用于其它金属表面的图像复原。