27、基于局部邻域分析的表面缺陷检测算法及弹道导弹目标跟踪技术

基于局部邻域分析的表面缺陷检测算法及弹道导弹目标跟踪技术

1. 表面缺陷检测算法背景

在现代工业自动化生产中，产品质量检测要求日益提高，人眼难以实时稳定可靠地检测缺陷。基于图像传感器和图像处理技术的机器视觉自动检测系统应运而生，具有非接触、高速、高精度、低成本等优势，在多个领域广泛应用。然而，现有的表面缺陷检测技术仍面临诸多问题，如光照不均、缺陷与非缺陷区域对比度低、环境噪声大、检测速度慢和识别精度低等。

2. 局部邻域分析的表面缺陷检测算法

2.1 变异系数

变异系数（Coefficient of Variation，CV），又称离散系数，是标准差与均值的比值，反映了一组观测数据的离散程度，公式为：
[Cv = \frac{\sigma}{\mu} \times 100\%]
其中，(\sigma) 是标准差，(\mu) 是均值。变异系数越大，数据分布越离散；反之，数据分布越均匀。

2.2 局部邻域算法描述

对于一幅大小为 (M \times N) 的图像 (I)，以像素 (P(x, y)) 为中心的 (W \times W) 邻域窗口（(W = 2w + 1)），计算该邻域内像素灰度值的变异系数 (Cv(x, y)) 作为局部均匀性度量（Local Homogeneity Measure，LHM）：
[\mu_{x,y} = \frac{\sum_{i=-w}^{w} \sum_{j=-w}^{w} I(x + i, y + j)}{W \times W}]
[\sigma_{x,y} = \sqrt{\frac{\sum_{i=-w}^{w} \sum_{j=-w