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题名数字式射线图像缺陷检测的C-V方法
被引量:6
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作者
刘玲慧
曾理
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机构
重庆大学数理学院
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第24期157-159,共3页
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基金
国家自然科学基金(No.60672098)~~
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文摘
数字式射线图像(DR图像)缺陷检测主要是进行缺陷区域的分割和测量,分割精度将直接影响到测量精度。C-V模型是一种新的基于曲线演化理论和水平集方法的图像分割模型,它结合区域信息使得分割结果全局最优,可以很自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。针对工件DR图像特点,研究了一种DR图像缺陷检测的C-V方法:首先应用C-V模型进行DR图像缺陷区域的分割,在此基础上,完成缺陷区域几何参数的测量。实验表明,C-V方法能准确地分割出DR图像中的缺陷区域,并获得缺陷形心和面积等参数。
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关键词
C-V模型
数字式射线图像
图像分割
缺陷测量
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Keywords
C-V model
Digital Radiography(DR)image
image segmentation
defects measurement
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名DR图像缺陷检测的彩色合成方法
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作者
田凯
曾理
刘玲慧
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机构
重庆大学数学与统计学院
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心
重庆大学光电工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第14期203-205,210,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60972104)
重庆市教委科研基金资助项目(KJ111502)
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文摘
数字式X射线(DR)图像难以用一幅灰度图像同时显现不同壁厚部件的缺陷。为此,提出用一幅合成彩色图像显现缺陷的方法。对DR系统扫描铸件得到的浮点型数据,采用分段灰度拉伸的方法转换为3幅灰度BMP图像,其中,不同灰度段的图像含有被测铸件不同壁厚部件的缺陷,再将这3幅灰度图像合成为一幅彩色BMP图像。对其应用彩色C-V(Chan-Vese)模型分割缺陷,实验结果证明,该彩色合成方法能较好地分割出被测铸件不同壁厚部件的缺陷。
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关键词
彩色合成
图像分割
缺陷检测
数字式X射线图像
MUMFORD-SHAH模型
CHAN-VESE模型
气孔缺陷
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Keywords
color composite
image segmentation
defect detection
Digital Radiography(DR) image
Mumford-Shah model
Chan-Vese(C-V) model
bubble defect
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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