基于CV模型的工業(yè)CT圖像裂紋檢測算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分割是圖像測量、識別和分析等研究的基礎，它將感興趣區(qū)域從圖像中分離出來，便于對其作進一步處理?；诠I(yè)CT圖像的裂紋檢測，首先要將CT圖像中的裂紋區(qū)域分割出來，以便下一步對裂紋進行測量和分析。分割的準確性直接影響下一步工作的有效性，因而具有重要的意義。新近發(fā)展起來的C-V模型是一種基于偏微分方程理論的圖像分割模型。它將水平集應用到圖像分割中，利用由零水平集函數(shù)曲線決定的內(nèi)能和由圖像數(shù)據(jù)決定的外能，使零水平集函數(shù)曲線最終停止在目標區(qū)域

2、的邊界位置。因而C-V模型具有其它傳統(tǒng)圖像分割方法不具備的許多優(yōu)點：它可以自動適應目標幾何結構的拓撲變化，獲得連續(xù)邊緣。但是利用C-V模型分割圖像時，局部邊緣往往定位不夠精確。Facet模型是一種精度高、抗噪性強的曲面擬合邊緣檢測方法，已廣泛應用于圖像分割中，但所得的邊緣往往是不連續(xù)的。
　　 本文的研究內(nèi)容主要包含三個部分：⑴研究了C-V模型和Facet模型，并將其分別應用于二維CT圖像的裂紋邊緣檢測。⑵結合C-V模型和Fac

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