基于模糊聚类的射线图像分割与特征提取技术

【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；

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