10.3969/j.issn.1001-4632.2012.01.16
基于DR图像多重快速分割的铁路货车铸件缺陷提取方法
针对铁路货车铸件DR(Digital Radiography)图像数据量大、背景亮度不均匀以及对DR图像中铸件薄壁区域的缺陷提取效果不理想和基于C-V模型的分割方法存在计算量大的问题,研究基于DR图像多重快速分割的铸件缺陷提取方法.先利用OTSU双阈值分割算法对铸件DR图像进行分割,然后应用区域生长技术得到铸件薄壁区域的图像；对该图像进行剥皮和归一化线性灰度拉伸处理后,再次利用OTSU双阈值分割算法和区域生长技术对图像进行分割,从中提取出含有和可能含有铸件缺陷的局部图像；对可能含有铸件缺陷的亮背景区域图像用C-V模型再次进行分割,最终提取出所有铸件缺陷的图像.
铁路货车、铸件缺陷、图像识别、C-V模型、OTSU阈值分割
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U270.7;U279.323;TP391.41(车辆工程)
国家自然科学基金60972104
2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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