基于马尔科夫随机场的叶片缺陷检测技术  

Detection of Vane Defects Based on Markov Random Field Model

作　　者：吴清[1] 赵歆波[1] 周惠群[1] 

机构地区：[1]西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,陕西西安710072

出　　处：《计算机应用研究》2006年第9期187-188,212,共3页Application Research of Computers

基　　金：航空科学基金资助项目(04I53069);西北工业大学"英才培养计划"项目;西北工业大学青年科技创新基金资助项目

摘　　要：提出了一种基于马尔科夫随机场模型的缺陷检测方法。针对CT缺陷图片的特点,根据直方图给出了图像的初始分割方法,验证了能量最小值和后验概率最大值有等效性,从而优化算法,该方法克服了传统分割方法不考虑空间高位特征的缺点。实验表明该方法对CT切片图像可获得比传统方法更好的分割效果。A method of vane defects detecting based on Markov random field is presented in this paper. According to the characteristics of the CT images, a method of primary segmentation based on the analysis of the histogram is given. This method proved the consistency of maximum of posterior probability and energy minimum. This method can overcome the disadvantages of conventional which without regarding spatial characters. Experimental results show it can get better results of segmentations.

关 键 词：工业CT 马尔科夫模型 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]