19、图像分类中的缺陷检测与原型分类方法

图像分类中的缺陷检测与原型分类方法

在当今的自动光学检测和图像分类领域，高效准确地识别缺陷和进行样本分类至关重要。本文将介绍两种重要的技术，即镜头阴影校正用于污垢检测的方法，以及基于原型的分类方法在自动知识获取中的应用。

镜头阴影校正用于污垢检测

在自动光学检测中，需要自动检测给定图像中的缺陷部分。对于镜头阴影图像，我们提出了一种提取缺陷区域的新方法。
- 处理步骤
1. 数学形态学开运算 ：使用数学形态学开运算去除大部分稀疏斑点。但开运算后仍存在一些噪声。
2. 面积阈值函数 ：应用面积阈值函数强调较大面积的区域，使用户能够轻松区分明显或轻微的缺陷区域。
3. 下采样 ：当输入图像尺寸较大时，用户可以应用下采样来降低处理成本。同时，参数可以修改以适应不同的要求。

通过将该方法应用于光学组件的检测，可以使光学设备在未来的应用中更加可靠和准确。虽然该方法主要处理特定问题，但其概念可以扩展到其他检测领域。

基于原型的分类方法用于自动知识获取

在图像分类中，基于原型的分类方法可用于知识获取。以细胞内线粒体运动为例，该方法旨在发现线粒体运动的不同动态特征。
- 应用背景
- 细胞分析是现代药物研究和细胞水平病理过程检查的重要科学工具。研究细胞内线粒体运动有两个主要原因：一是作为正常细胞器运动的参考，以便与病毒或细菌感染疾病状态下的细胞器运动进行比较；二是线粒体的运动和分布是细胞健康的敏感标志物，运动