基于Hessian矩阵和支持向量机的CT图像裂纹分割

邹永宁; 张智斌; 李琦; 余浩松

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基于Hessian矩阵和支持向量机的CT图像裂纹分割

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摘要

工业CT裂纹分割是工业CT图像处理中的一项关键技术,而CT图像中的伪影、噪声等干扰会对裂纹分割带来极大的困扰.为了提高CT图像中裂纹的分割精度,本文通过分析CT图像中裂纹的特征,提出了结合Hessian矩阵和支持向量机的CT图像裂纹识别与分割的方法.首先采用基于Hessian矩阵的多尺度滤波方法提取CT图像中的线状结构并对提取的线状结构进行对比度增强;然后利用图像像素点灰度在空间的分布规律提取线状结构图像的纹理特征信息;再使用基于径向基函数的支持向量机训练裂纹识别分类器;进而使用训练好的模型定位测试图像中裂纹所在的方块区域;最后使用自动阈值分割算法得到CT图像中的裂纹.实验结果表明,结合Hessian矩阵和支持向量机的分割方法能够抑制图像中非目标区域,提高了算法的抗干扰性,对裂纹子图像识别的准确率可达94.5％,具有实际的工程应用价值.

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来源
《光学精密工程》 |2021年第10期|2517-2527|共11页
作者
邹永宁; 张智斌; 李琦; 余浩松;
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作者单位

重庆大学光电工程学院重庆400044;

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400044;

重庆大学光电工程学院重庆400044;

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400044;

重庆大学光电工程学院重庆400044;

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400044;

重庆大学光电工程学院重庆400044;

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400044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像分割; 工业CT图像; 裂纹识别; Hessian矩阵; 支持向量机;

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