自動視覺檢測技術的模型方法是基於影象構建模型，不同的紋理在一定的假設條件下以不同的模型引數值表示。如何對引數估計方法進行優化是模型方法的主要內容。元信從事光電儀器22年，專注於視覺自動檢測技術的開發與應用。元信將在下面為您介紹自動視覺檢測技術的模型方法。
典型的模型方法有馬爾可夫隨機場模型、分形模型和自回歸模型。
(1)分形模型。分形的概念最早是由美國數學家曼德爾布羅特提出的。許多自然影象(如海岸線)是非常不規則和非常光滑的，但是所有的海岸線在形態學上都是自相似的，即區域性形狀與整體形狀相似。自相似的形式在自然界中廣泛存在，曼德爾布羅特稱部分與整體在某種程度上相似的身體是分形的。2023年，曼德爾布羅特建立了分形幾何學。在此基礎上，研究分形特性和應用的科學，稱為分形理論。
pentland首次使用分形來描述紋理，認為分形在本質上與影象的灰度表示有一定的對應關係。指出分形維數是描述紋理的乙個重要特徵。在分形模型中如何確定分形維數是描述紋理的乙個重要問題。常用的演算法有keller的箱形維數和sarkar等人提出的差箱法。分形模型主要適用於具有自相似性的自然紋理。
(2) mrf模型。隨機場模型試圖用概率模型來描述紋理的隨機過程，其本質是描述影象畫素對其鄰域畫素的統計依賴性。常見的隨機場模型有馬爾可夫模型、吉布斯模型等。
mrf模型將紋理影象視為乙個隨機的二維影象場，假設畫素的灰度水平僅與鄰域內畫素的灰度水平相關，並使用區域性鄰域的條件分布描述作為相應隨機場的區域性特徵。mrf模型的優點是可以將區域性特徵與全域性特徵聯絡起來，具有較好的抗雜訊效能。然而，基於馬爾可夫隨機場模型，僅通過區域性特徵很難得到全域性聯合分布。科恩將馬爾科夫與高斯分布聯絡起來，提出了高斯-馬爾科夫模型(gmrf)。在檢驗過程中，假設檢驗問題起源於高斯-馬爾可夫模型。
徐珂等以分形維數為特徵量，採用法勒毯子覆蓋法計算不同尺度下影象的分形維數。利用尺度-分形維數曲線估計最優維數，用於熱軋帶鋼表面缺陷的自動識別，取得了較好的效果。李慶中等人基於分形特徵進行了水果缺陷快速識別研究，該方法提取的紋理特徵不受光照強度變化的影響，且對平移、旋轉和縮放不變性。
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