16、印刷重影缺陷检测与酵母数据分类的创新方法

印刷重影缺陷检测与酵母数据分类的创新方法

1. 印刷重影缺陷检测的 SSIM 算法应用

1.1 检测方法概述

在印刷行业中，重影缺陷是一个常见且影响印刷质量的问题。为了有效检测这种缺陷，提出了一种基于结构相似性指数（SSIM）算法的方法。该方法通过一系列步骤对印刷图像进行处理和分析，以识别重影缺陷。

1.2 处理步骤展示

以多个样本为例，对每个样本的处理步骤包括：
1. 获取原始印刷图像；
2. 将图像转换为灰度图像；
3. 提取前景图像；
4. 检测重影文本或图像的边缘；
5. 确定感兴趣区域（ROI）。

以下是不同样本处理步骤的直观展示：
|样本|原始印刷图像|灰度图像|前景图像|重影边缘检测|ROI - 1|ROI - 2|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|样本 1|图 3a|图 3b|图 3c|图 3d|图 3e|图 3f|
|样本 2|图 4a|图 4b|图 4c|图 4d|图 4e|图 4f|
|样本 3|图 5a|图 5b|图 5c|图 5d|图 5e|图 5f|
|样本 4|图 6a|图 6b|图 6c|图 6d|图 6e|图 6f|

1.3 检测结果分析

为了评估该方法的性能，使用了均方误差（MSE）、特征结构相似性（FSIM）和 SSIM 等指标对印刷图像样本进行评估，结果如下表所示：
|样本|均方误差（MSE）|特征结构相似性（FSIM，%）|结构相似性指数（SSIM，%）| <