本文關(guān)鍵詞：基于二維信息熵圖像分割的缺陷識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： 超聲檢測(cè) 缺陷識(shí)別 二維信息熵 圖像分割

【摘要】：為了提高無損檢測(cè)的工作效率及可靠性,研究超聲圖像中缺陷目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別方法.根據(jù)超聲D掃描圖像的特征,在背景雜波抑制及噪聲抑制的基礎(chǔ)上,采用基于KSW二維信息熵的閾值分割方法對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理.結(jié)果表明,由于不能兼顧圖像各處的細(xì)節(jié)信息,基于二維信息熵的全局閾值圖像二值化方法會(huì)產(chǎn)生欠分割.當(dāng)圖像尺寸較大時(shí),全局閾值方法會(huì)丟失許多像元數(shù)目不多的集群,造成小目標(biāo)的漏檢.基于二維信息熵的局部閾值法充分考慮了圖像的局部區(qū)域特征,能有效地識(shí)別圖像中的缺陷目標(biāo),從而提高缺陷檢出率.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)先進(jìn)焊接與連接國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 超聲檢測(cè) 缺陷識(shí)別 二維信息熵 圖像分割
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375002,51005056) 黑龍江省博士后科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(LBH-Q13079)
【分類號(hào)】：TP391.41;O236
【正文快照】： 0序言在無損檢測(cè)獲取的圖像中進(jìn)行缺陷識(shí)別時(shí),依靠人工目測(cè)的判斷存在費(fèi)時(shí)、費(fèi)力及可靠性差的問題.在圖像中進(jìn)行缺陷是與非的判別時(shí),操作人員面對(duì)大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)容易疲勞,進(jìn)而造成漏檢和誤判.同時(shí),缺陷識(shí)別結(jié)果受檢測(cè)者的經(jīng)驗(yàn)及技能水平等影響大,從而導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的可靠性無法

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本文編號(hào)：640503