10.11857/j.issn.1674-5124.2020020036
基于统计法纹理描绘子的超声图像分割算法
超声C扫描成像中经常存在成像对比度低边缘模糊不清等现象,从而导致图像分割不完整.针对该问题,提出基于统计法纹理描绘子的图像分割算法.基于单晶探头C扫描成像中采样点之间声束重叠的特点,首先进行超声声束分析并且选取声束重叠数据;然后采用区域描绘子的相关纹理测度替代传统的幅值特征值,对采样区域中缺陷的特征信息进行描述,从而提高超声成像分辨率和对比度;最后采用数学形态学进行滤波,进一步提高缺陷的识别度.通过304不锈钢标准试块底面圆形盲孔C扫成像试验进行验证并与自适应阈值分割算法比较,实验结果显示该文算法可以得到清晰完整的缺陷分割区域,并且比自适应阈值分割算法更为有效可靠,尤其对于易忽略的小尺寸缺陷同样得到良好的分割效果.
超声C扫描成像、声束重叠、区域描绘子、纹理测度、缺陷分割
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TP391.41;TP181(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;中国科学院对外重点合作项目;福建省科技计划项目;泉州市科技计划项目
2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
121-125
