滤光片缺陷特征参数选择的熵方法

摘要

本发明公开了一种滤光片缺陷特征参数选择的熵方法，包括：从缺陷滤光片图像中分割出包含缺陷的外接矩形，形成缺陷ROI；设置候选特征集F的元素，设置已选特征集S为空集；计算缺陷ROI特征值，构造样本集合；计算候选特征f_if_k与类C的归一化互信息SU(f_if_k,C)；根据SU(f_if_k,C)最大值选出S的第一个元素s₁；去除候选特征集F中已选入S的特征及归一化互信息SU(f_if_k,C)小于阈值的候选特征；计算候选特征集F中每个候选特征f_if_k的评价函数J(f_if_k,C,S)的值；根据评价函数J(f_if_k,C,S)最大值选出已选特征集S的下一个元素；去除候选特征集F中已选入S的特征及评价函数J(f_if_k,C,S)小于阈值的候选特征；判断候选特征集F是否空集；输出已选特征。

主权项

一种滤光片缺陷特征参数选择的熵方法，其特征在于，所述方法包括：分割缺陷滤光片图像中包含缺陷的外接矩形，形成缺陷ROI；设置候选特征集F的元素，设置已选特征集S为空集；计算所述缺陷ROI的特征值，通过特征值构造样本集合；计算样本集合中所有样本的候选特征f_if_k与类C的归一化互信息SU(f_if_k,C)；根据归一化互信息SU(f_if_k,C)最大值选出已选特征集S的第一个元素s₁；去除候选特征集F中已选入S的特征及归一化互信息SU(f_if_k,C)小于阈值的候选特征；计算候选特征集F中每个候选特征f_if_k的评价函数J(f_if_k,C,S)的值；根据评价函数J(f_if_k,C,S)最大值选出已选特征集S的下一个元素；去除候选特征集F中已选入S的特征及评价函数J(f_if_k,C,S)小于阈值的候选特征；重复该步骤，直至候选特征集F为空集；已选特征集S的元素即为滤光片缺陷特征参数；J(f_if_k,C,S)＝SU(f_if_k，C)－max[SU(f_if_k,s₁),…,SU(f_if_k,s_R)]所述评价函数J(f_if_k,C,S)中s₁,…,s_R是当前已选特征集S中的全部元素；所述归一化互信息SU(f_if_k,C)与评价函数J(f_if_k,C,S)均利用熵来计算，计算时先将候选特征的连续取值离散化，再按熵的公式计算。