MSER feature extraction algorithm i

MSER feature extraction algorithm is blob detector that identifies region in input greyscale image which does not show variation in size at various values of threshold intensity. The advantage of choosing MSER algorithm is that it can effectively detect regions even in blurred image and dense textured image [41,42]. Ranjan et al., [36] reported that various surface defects in FSW can be identified as white blob in weld image. The identified blobs were classified into voids, grooves, cracks, key-hole and flash defects by analysing the size and orientation of white blob in image. Hence in this work, MSER algorithm has been adopted for feature extraction from weld image. The extremal stable regions are detected by calculating change in area of connected component in image while thresholding image at several levels. The extremal region Ri of an image is detected based on following.

結果 (繁體中文) 1:

MSER特徵提取算法是斑點檢測器，其在不在閾值強度的不同值示出了尺寸變化輸入灰度圖像識別區域。選擇MSER算法的優點在於，它可以有效地檢測區域甚至在模糊圖像和密集紋理圖像[41,42]。蘭詹等人，[36]報導，在FSW各種表面缺陷可以被識別為白色的斑點在焊縫圖像。所識別的斑點通過在圖像分析白色斑點的大小和方向分類成空隙，槽，裂縫，鑰匙孔和閃光燈的缺陷。因此，在本工作中，MSER算法已被採用用於從焊接圖像特徵提取。極值穩定區域是由在圖像計算連接成分的面積的變化而在幾個級別閾值化的圖像中檢測。

結果 (繁體中文) 2:

MSER 特徵提取演算法是 blob 檢測器，用於識別輸入灰度圖像中不顯示閾值強度不同值的大小變化的區域。選擇MSER演算法的優點是，即使在模糊圖像和密集紋理圖像[41，42]中，也能有效地檢測區域。Ranjan等人[36]報告說，FSW中的各種表面缺陷可以識別為焊接圖像中的白色斑點。通過分析圖像中白色斑點的大小和方向，將識別的斑點分為空隙、凹槽、裂紋、鍵孔和閃光缺陷。因此，在這項工作中，採用了MSER演算法從焊接圖像中提取特徵。通過計算圖像中連接元件區域的變化，同時在幾個級別閾值圖像閾值，可以檢測到極值穩定區域。根據以下情況檢測圖像的極值區域 Ri。

結果 (繁體中文) 3:

MSER特徵選取算灋是一種blob檢測器，用於識別輸入灰度影像中的區域，在不同的閾值强度下，該區域的大小不會發生變化。選擇MSER算灋的優點是即使在模糊影像和稠密紋理影像中也能有效地檢測區域[41,42]。Ranjan等人[36]報導了FSW中的各種表面缺陷在焊縫影像中可以被識別為白點。通過分析影像中白點的大小和方向，將識別出的白點分為空洞、溝槽、裂紋、鍵孔和飛邊缺陷。囙此，本文採用MSER算灋對焊縫影像進行特徵選取。在對影像進行多層次閾值化處理時，通過計算影像中連通分量面積的變化來檢測影像的極值穩定區域。基於跟踪檢測影像的極值區域Ri。