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《基于活動(dòng)輪廓模型的工業(yè)ct圖像缺陷分割的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于活動(dòng)輪廓模型的工業(yè)CT圖像缺陷分割的研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文（學(xué)術(shù)學(xué)位）學(xué)生姓名：羅驍指導(dǎo)教師：高富強(qiáng)教授專業(yè)：控制科學(xué)與工程學(xué)科門類：工學(xué)重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院二O一六年四月ResearchonSegmentationAlgorithmofIndustrialCTImageUsingImprovedactivecontourmodelAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByLuoXiaoSupervisedbyProf
2、.GaoFuqiangSpecialty:ControlScienceandEngineeringCollegeofAutomationofChongqingUniversity,Chongqing,China.April,2016中文摘要摘要工業(yè)計(jì)算斷層成像技術(shù)(IndustrialComputedTomography，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
3、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?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?參數(shù)的值來減少模型對(duì)于初始輪廓的敏感性，在分割迭代趨于結(jié)束的時(shí)候需要減少?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
4、提出了用一個(gè)?參數(shù)較大的RSF模型來代替原有的局部和全局的加權(quán)和。(3)對(duì)于前面提出的?參數(shù)的變化規(guī)律提出了一種自適應(yīng)的算法，使得?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。為了定量的分析分割的精度，在第五章中引入了兩個(gè)評(píng)價(jià)分割精度和質(zhì)量的指標(biāo)參數(shù)，并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行了定量的評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)于ICT圖像的缺陷分割本文的模型比RSF模型和LGIF模型能夠提高分割的準(zhǔn)確性、減少計(jì)算時(shí)間、降低模型對(duì)于初始輪廓的敏感性，從而得出了本文模型在精度和時(shí)間上更
5、能滿足ICT圖像對(duì)于缺陷分割要求的結(jié)論。關(guān)鍵詞：圖像分割，灰度不均勻，活動(dòng)輪廓模型，RSF模型，工業(yè)CT圖像I英文摘要ABSTRACTIndustrialcomputedtomography(ICT)hasbeenwidelyusedinpetroleum,materials,railway,aerospaceandotherfields.Bygettingthescaninformationofthetargetobject,ICTcouldreconstructthetomographicimageofthetargetobject,andthenusetomographicimagefo
6、rfurtheranalysisandprocessing.WhereinthekeyofICTapplicationishowwecanstably,efficientlyandaccuratelyabstractthetargetregionformICTimagethatweinterested.However,therealreadyexistmanyimagesegmentationmethods,whereintheactivecontoursegmentationmodelhasbeenwidelyattractedpeople’sattentionbecauseitssmoot
7、handclosedcontoursegmentation.Inthispaper,wedeeplystudytheimagesegmentationmethodwhichbasedontheactivecontourmodel.Basedontheexitingactivecontourmodels,forthereasonofsomecharacteristicsofICTforimagede
