基于模糊聚类的射线图像分割与特征提取技术

基于模糊聚类的射线图像分割与特征提取技术

作者:师大云端图书馆 时间:2018-04-01 分类:硕士论文 喜欢:2081
师大云端图书馆

【摘要】射线检测是一种重要的无损检测方法。在工业中,材料的内部可能会存在缺陷,当缺陷超过规定的标准时,会影响产品的质量,严重时可能发生事故。射线检测可以很好的观察材料的内部结构,从而判断产品是否合格,在生产中具有重大意义。本文主要研究利用X射线实时成像系统获取的射线图像,针对射线图像的特点,从缺陷分割和特征提取两个方面研究了射线图像处理技术。由于噪声因素的影响,缺陷的清晰度不明显,因此在缺陷分割之前,需要对射线图像进行预处理。本文采用数学形态学的方法对射线图像进行预处理,利用其中的膨胀腐蚀操作提高了缺陷细节清晰度。在提高缺陷清晰度之后,本文采用模糊聚类算法中的模糊C均值算法用于图像分割,在选取合理的参数的条件下,有效的把缺陷区域划分到同一区域,突出了缺陷目标,能最大限度的将缺陷分割出来,为后续的识别奠定了基础。缺陷分割的最终目的是缺陷的分类识别,本文在分析射线图像特点的基础上,研究了关于缺陷形状、位置和灰度等参数,研究证明这些参数可以较准确的判别缺陷类型,然后依据有关检测标准,进行缺陷的分类和识别。
【作者】乔佳亮;
【导师】王明泉;
【作者基本信息】中北大学,信号与信息处理,2014,硕士
【关键词】X射线检测;聚类分析;图像分割;模糊C均值;特征提取;

【参考文献】
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