一种工业图像有效信息量的评价方法、系统和设备

本发明涉及工业无损检测，尤其涉及一种工业图像有效信息量的评价方法、系统和设备。

背景技术：

1、工业制造业作为经济发展的基础，产品质量对企业的竞争力至关重要，无损检测作为一种产品质量检测方法，在工业制造业领域广泛应用。无损检测技术是一种非破坏性的检测方法，可以在不影响被测物体完整性的基础上，对其进行各种性能指标的评估和检测。

2、在当前工业无损检测领域领域，一方面，当下大部分(如x射线)无损检测设备输出的是高精度(16位单通道图片)原图，而当前主流的检测模型更适用于低精度的图像(8位3通道图片)；另一方面，通常，图像在输入模型前需要进行多种数据增强方法以凸显图片细节特征。然而，以上两种差异都可能导致在图像转化的过程中出现信息损失，进而影响焊缝检测的准确性和可靠性。

3、目前在评价公开图片数据集的信息损失的方法上，有以下几种常见的方法：结构相似性指数(ssim)：ssim是一种广泛用于图像质量评价的指标，它考虑了整张图片的亮度、对比度和结构等方面的信息。通过比较原始图像与转化后图像的ssim值，可以量化整张图片信息损失的程度。峰值信噪比(psnr)：psnr是另一种常见的图像质量评价指标，它主要关注原始图像与重建图像之间的均方误差，然而该方法的结果不稳定，并且与人类感知的相关性较差。直方图分析：通过比较原始和转化后图像的直方图，可以观察到图像灰度分布的变化。信息损失会导致直方图的变化，这可以通过直方图比较或相关指标来量化整张图片信息损失的程度。然而，在焊缝图像信息损失的评价中，更多被关注的信息损失区域在焊缝区域，背景及其其他非关键区域的信息损失对检测的准确性影响较小。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种工业图像有效信息量的评价方法、系统和设备。

2、一种工业图像有效信息量的评价方法，包括以下步骤：

3、获取原始图像和处理图像，根据所述原始图像和所述处理图像得到原始缩略图和处理缩略图；

4、对所述原始缩略图和所述处理缩略图进行边缘特征提取，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图；

5、根据所述原始边缘特征图和所述处理边缘特征图，得到梯度幅值图；

6、根据所述梯度幅值图，得到处理信息损失值；

7、根据所述处理信息损失值，对所述工业图像有效信息量进行评价。

8、在其中一个实施例中，所述获取原始图像和处理图像包括：

9、获取原始图像数据集，对所述原始图像数据集进行数据增强和数位转化，得到处理图像数据集；其中，所述原始图像数据集包括若干原始图像，所述处理图像数据集包括若干处理图像。

10、在其中一个实施例中，根据所述原始图像和所述处理图像得到原始缩略图和处理缩略图包括：

11、根据所述原始图像和所述处理图像获取高斯平滑核，根据所述高斯平滑核对所述原始图像和所述处理图像进行卷积操作，得到原始去噪图和处理去噪图；

12、对所述原始去噪图和所述处理去噪图进行下采样操作，得到所述原始缩略图和所述处理缩略图。

13、在其中一个实施例中，对所述原始缩略图和所述处理缩略图进行边缘特征提取，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图包括：

14、获取含有sobel算子的卷积核，根据所述卷积核分别在水平方向和垂直方向进行卷积操作，得到所述原始缩略图和所述处理缩略图在水平方向和垂直方向上的水平边缘特征信息图和垂直边缘特征信息图；

15、将所述水平边缘特征信息图和所述垂直边缘特征信息图进行特征图叠加，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图。

16、在其中一个实施例中，根据所述原始边缘特征图和所述处理边缘特征图，得到梯度幅值图包括：

17、通过如下公式计算得到梯度幅值图：

18、

19、其中，r表示梯度幅值图，mr表示处理边缘特征图，mo表示原始边缘特征图，i表示处理边缘特征图第i个像素点，j表示处理边缘特征图第j个像素点，c表示任意常数。

20、在其中一个实施例中，根据所述梯度幅值图，得到处理信息损失值包括：

21、通过如下公式计算得到处理信息损失值：

22、

23、其中，grsr表示处理信息损失值，n表示梯度幅值图的总像素点，r表示梯度幅值图，k表示梯度幅值图第k个像素点，rmean表示梯度幅值图的平均值。

24、一种工业图像有效信息量的评价系统，用于实现如上所述的一种工业图像有效信息量的评价方法，包括：

25、缩略处理模块，用于获取原始图像和处理图像，根据所述原始图像和所述处理图像得到原始缩略图和处理缩略图；

26、边缘处理模块，用于对所述原始缩略图和所述处理缩略图进行边缘特征提取，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图；

27、梯度计算模块，用于根据所述原始边缘特征图和所述处理边缘特征图，得到梯度幅值图；

28、损失计算模块，用于根据所述梯度幅值图，得到处理信息损失值；

29、综合评价模块，用于根据所述处理信息损失值，对所述工业图像有效信息量进行评价。

30、一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述各个实施例中所述的一种工业图像有效信息量的评价方法的步骤。

31、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：本发明提供的一种工业图像有效信息量的评价方法，与人类感知相关性强，能辅助人更专注于评价具体区域的图片信息损失，可应用于工业无损检测领域，应用于评估工业图像处理过程中是否保留了足够的信息和缺陷的边缘特征，即有效信息量，以便后续的图像识别、目标检测等应用。对于优化工件图像的前处理流程，提高检测精度，以及推动无损检测技术的发展都具有积极的意义。不仅有助于改进现有的低精度模型，剔除与测试精度无关的变量，还能为未来的研究高精度模型提供更准确的基准和指导。

技术特征：

1.一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，所述获取原始图像和处理图像包括：

3.根据权利要求1所述一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，所述根据所述原始图像和所述处理图像得到原始缩略图和处理缩略图包括：

4.根据权利要求1所述一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，所述对所述原始缩略图和所述处理缩略图进行边缘特征提取，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图包括：

5.据权利要求1所述一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，所述根据所述原始边缘特征图和所述处理边缘特征图，得到梯度幅值图包括：

6.据权利要求1所述一种工业图像有效信息量的评价方法，其特征在于，所述根据所述梯度幅值图，得到处理信息损失值包括：

7.一种工业图像有效信息量的评价系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-6所述的一种工业图像有效信息量的评价方法，包括：

8.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

技术总结本发明提供一种工业图像有效信息量的评价方法、系统和设备，其中，方法包括：获取原始图像和处理图像，根据原始图像和处理图像得到原始缩略图和处理缩略图；对原始缩略图和处理缩略图进行边缘特征提取，得到原始边缘特征图和处理边缘特征图；根据原始边缘特征图和处理边缘特征图，得到梯度幅值图；根据梯度幅值图，得到处理信息损失值；根据处理信息损失值，对所述工业图像有效信息量进行评价。本发明可应用于工业无损检测领域，应用于评估工业图像处理过程中是否保留了足够的信息和缺陷的边缘特征，即有效信息量，以便后续的图像识别、目标检测等应用。技术研发人员：于兴华,邬竣韬,张若彤,张宝鑫,王小鹏,崔金瀚,温浩钰,刘望望受保护的技术使用者：北京理工大学技术研发日：技术公布日：2024/11/14