基于活動(dòng)輪廓模型的工業(yè)CT圖像缺陷分割的研究.pdf

1、工業(yè)計(jì)算斷層成像技術(shù)(Industrial Computed Tomography，ICT)已經(jīng)普遍地應(yīng)用在石油、材料、鐵路、航天等領(lǐng)域。ICT通過(guò)獲取目標(biāo)物體的掃描信息從而重建出目標(biāo)物體的斷層圖像并用于進(jìn)一步的分析和處理。其中如何從ICT圖像中穩(wěn)定、高效、準(zhǔn)確的提取出人們感興趣的目標(biāo)區(qū)域（即圖像分割）是 ICT應(yīng)用的關(guān)鍵所在。而現(xiàn)有的圖像分割方法很多，其中活動(dòng)輪廓模型分割方法以其光滑且封閉的分割輪廓而受到人們廣泛的關(guān)注。
　　本

2、文深入地研究了活動(dòng)輪廓模型為基礎(chǔ)的圖像分割方法，在現(xiàn)有的活動(dòng)輪廓模型的基礎(chǔ)上，針對(duì) ICT圖像缺陷的一些特點(diǎn)，以提高分割的準(zhǔn)確性、減少計(jì)算時(shí)間、增加初始輪廓選擇的魯棒性作為目標(biāo)，提出了一種改進(jìn)RSF模型的圖像分割算法。本文的主要工作內(nèi)容有：(1)對(duì)于RSF模型中的σ參數(shù)以及初始輪廓對(duì)于分割結(jié)果的影響作了實(shí)驗(yàn)分析，并在此之上得出：在分割迭代前期階段初始輪廓遠(yuǎn)離目標(biāo)區(qū)域需要增加σ參數(shù)的值來(lái)減少模型對(duì)于初始輪廓的敏感性，在分割迭代趨于結(jié)束的時(shí)

3、候需要減少σ參數(shù)值從而使活動(dòng)輪廓更靠近物體邊界并減少計(jì)算時(shí)間的結(jié)論。(2)在LGIF模型的基礎(chǔ)上提出了用一個(gè)?參數(shù)較大的RSF模型來(lái)代替原有的局部和全局的加權(quán)和。(3)對(duì)于前面提出的σ參數(shù)的變化規(guī)律提出了一種自適應(yīng)的算法，使得σ參數(shù)在曲線的演化中動(dòng)態(tài)更新其值。
　　為了驗(yàn)證本文提出的算法的實(shí)用性和有效性，在本文的第四章中使用了一些經(jīng)典的灰度不均勻的圖像進(jìn)行了分割的對(duì)比，并在第五章中對(duì)于一些有缺陷的ICT圖像進(jìn)行分割研究。為了定量的