發(fā)布時間：2018-06-04 20:38

  本文選題：金相圖像分割 + 晶粒評級　； 參考：《工程科學學報》2017年12期

【摘要】：對金相圖像進行快速精確分割是金相晶粒評級的關鍵步驟,利用傳統(tǒng)Chan-Vese(CV)模型很難將晶粒精確地提取出來.為了更加精確地對金相圖像進行分割,提出一種基于改進CV模型的金相圖像分割方法.初始化水平集函數(shù),對曲線內外兩部分分別計算其倒數(shù)坎貝拉距離,并將該距離的大小作為擬合中心的權重系數(shù),有效抑制了噪聲點對區(qū)域擬合中心準確性的影響;引入指數(shù)熵自適應調節(jié)曲線內外能量權重,減少固定能量權重對曲線演化的影響;同時加入距離規(guī)范項以避免水平集函數(shù)的重新初始化,加速該模型的收斂.實驗結果表明,與傳統(tǒng)CV模型、測地線活動輪廓模型、距離規(guī)范項的水平集模型以及偏置場修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相圖像更加精確,分割效率較高且模型收斂性較好.
[Abstract]:The fast and accurate segmentation of metallographic images is a key step in the grading of metallographic grains. It is difficult to extract the grains accurately by using the traditional Chan-Veseau CVV model. In order to segment metallographic image more accurately, a method of metallographic image segmentation based on improved CV model is proposed. Initialize the level set function, calculate the reciprocal Cambera distance for both the inside and outside parts of the curve, and take the distance as the weight coefficient of the fitting center, effectively restrain the influence of the noise point on the accuracy of the region fitting center. The exponential entropy adaptively adjusts the energy weight inside and outside the curve to reduce the influence of the fixed energy weight on the evolution of the curve, and the distance gauge term is added to avoid the reinitialization of the level set function and to accelerate the convergence of the model. The experimental results show that the proposed method is more accurate than the traditional CV model, the geodesic active contour model, the horizontal set model of the distance specification term and the offset field modified level set model. The segmentation efficiency is higher and the model convergence is better.
【作者單位】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;北京科技大學新金屬材料國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61573183) 新金屬材料國家重點實驗室開放基金資助項目(2014-Z07)
【分類號】：TG115.21

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本文編號：1978755