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基于自动种子区域生长的超声B图像缺陷分割方法 被引量:11
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作者 倪豪 郑慧峰 +3 位作者 王月兵 呼刘晨 曹永刚 张凯 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期878-883,共6页
提出一种基于自动种子区域生长的超声图像缺陷分割方法。首先使用最大类间方差(Otsu)分割法对超声B图像进行一次预分割;其次寻到绝对背景区,并且在此区域内自动设置种子起始点;然后利用区域生长法将缺陷从背景中分割;最后通过数字形态... 提出一种基于自动种子区域生长的超声图像缺陷分割方法。首先使用最大类间方差(Otsu)分割法对超声B图像进行一次预分割;其次寻到绝对背景区,并且在此区域内自动设置种子起始点;然后利用区域生长法将缺陷从背景中分割;最后通过数字形态学降噪法来进一步提高缺陷的识别度。实验结果表明:该方法不仅能准确地分割出缺陷,且具有较好的缺陷边界信息,提高了对超声B图像的处理效率,有效地抑制了大部分图像噪声。 展开更多
关键词 计量学 超声b图像分割 区域生长 自动设置种子
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