基于模糊聚類的射線圖像分割與特征提取技術(shù).pdf

1、射線檢測是一種重要的無損檢測方法。在工業(yè)中,材料的內(nèi)部可能會(huì)存在缺陷,當(dāng)缺陷超過規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)時(shí),會(huì)影響產(chǎn)品的質(zhì)量,嚴(yán)重時(shí)可能發(fā)生事故。射線檢測可以很好的觀察材料的內(nèi)部結(jié)構(gòu),從而判斷產(chǎn)品是否合格,在生產(chǎn)中具有重大意義。
　　本文主要研究利用X射線實(shí)時(shí)成像系統(tǒng)獲取的射線圖像,針對射線圖像的特點(diǎn),從缺陷分割和特征提取兩個(gè)方面研究了射線圖像處理技術(shù)。
　　由于噪聲因素的影響,缺陷的清晰度不明顯,因此在缺陷分割之前,需要對射線圖像進(jìn)行預(yù)

2、處理。本文采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對射線圖像進(jìn)行預(yù)處理,利用其中的膨脹腐蝕操作提高了缺陷細(xì)節(jié)清晰度。
　　在提高缺陷清晰度之后,本文采用模糊聚類算法中的模糊C均值算法用于圖像分割,在選取合理的參數(shù)的條件下,有效的把缺陷區(qū)域劃分到同一區(qū)域,突出了缺陷目標(biāo),能最大限度的將缺陷分割出來,為后續(xù)的識別奠定了基礎(chǔ)。
　　缺陷分割的最終目的是缺陷的分類識別,本文在分析射線圖像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,研究了關(guān)于缺陷形狀、位置和灰度等參數(shù),研究證明這些參