空间域与频域结合的FCM红外热像分割方法  

Infrared Thermal Image Segmentation Method Using FCM Integrated with Spatial and Frequency Domain

作　　者：谢静[1] 徐长航[1] 陈国明[1] 王玉[2] 

机构地区：[1]中国石油大学(华东)机电工程学院,山东青岛266555 [2]宝鸡石油机械有限责任公司,陕西宝鸡721002

出　　处：《计算机工程》2012年第15期201-203,207,共4页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目"面向老龄平台延寿工程的寿命预测与管理理论及方法研究"(50679083)

摘　　要：由于成像特点及环境干扰,用于工件缺陷检测的红外热像通常较为模糊。为此,将空间域与频域结合的模糊C均值(FCM)聚类算法用于红外热像中缺陷及正常表面的分割。运用多种图像处理方法对原始红外热像进行预处理,将得到的高频图像及其邻域平均图像使用经典FCM聚类算法进行像素灰度的聚类。实验结果表明,该方法的分割效果较好。Imaging principle and environment disturbance have lowered the definition of the infrared thermal image.Aiming at this problem,an infrared thermal image processing framework is proposed based on Fuzzy C means（FCM） clustering algorithm with spatial and frequency information.A sequence of preprocessing is applied to the original infrared thermal image.FCM with spatial and frequency information is used on the preprocessed image to segment defect and normal surface of a part.Experimental results show that the proposed infrared thermal image processing framework is very effective to detect the surface defect of a metal part.

关 键 词：红外热像 缺陷检测 模糊C均值聚类 图像分割 高通滤波 直方图均衡化 

分 类 号：TP911.73[自动化与计算机技术]