[发明专利]基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法

说明书

本发明涉及一种基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法，该方法包括：基于分水岭算法对待分割图像进行分水岭变换，获得分水岭图像，统计所述分水岭图像的像素信息，获得权重矩阵；对所述待分割图像进行滤波去噪处理，获得预处理图像，基于所述预处理图像设置CV模型初始参数；将所述权重矩阵引入CV模型中，建立权重CV模型；基于所述权重CV模型进行水平集函数迭代，获得最终分割结果。与现有技术相比，本发明具有分割效率高、超声相控阵NDT图像的分割精度高等优点。

技术领域

本发明属于涉及无损检测和图像处理领域，涉及一种图像自动分割方法，尤其是涉及一种基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法。

背景技术

随着无损检测(NDT)技术的发展，超声相控阵无损检测凭借其穿透性强、无污染、对人体无害等优点，成为当前使用最广泛的无损检测方法之一。超声相控阵NDT技术的应用，对检测图像的处理技术提出了更高的要求。在超声相控阵NDT图像序列的三维重建中，对目标的分割精度、运算效率、边缘完整性有着很高的要求。

基于水平集算法的分割方法，适用于多目标的分割，且可以得到完整的边缘信息，这对超声相控阵NDT图像序列的三维重建具有重要意义。但基于水平集算法的分割方法往往效率不高，且以固定的迭代步长进行轮廓曲线的演化，这也进一步导致了其分割精度的降低。由于超声成像机制和检测环境的限制，超声相控阵NDT图像中往往含有大量噪声，且灰度不均匀，这给超声相控阵NDT图像的分割带来了较大困难。在采用分水岭变换对超声相控阵NDT图像进行分割时，由于噪声的存在，无法得到准确的边缘信息。图像序列中含有大量图像，手动分割虽然可以保证精度但效率过低，为满足超声相控阵NDT图像的三维重建，需要提出一种精度高且效率快的自动分割方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于分水岭和CV模型的超声相控阵NDT图像分割方法，该方法包括：

基于分水岭算法对待分割图像进行分水岭变换，获得分水岭图像，统计所述分水岭图像的像素信息，获得权重矩阵；

对所述待分割图像进行滤波去噪处理，获得预处理图像，基于所述预处理图像设置CV模型初始参数；

将所述权重矩阵引入CV模型中，建立权重CV模型；

基于所述权重CV模型进行水平集函数迭代，获得最终分割结果。

所述分水岭变换为基于4连接的分水岭变换。

所述权重矩阵通过以下步骤获得：

101)对所述分水岭图像进行边界消除，所述分水岭图像具有N个区域；

102)基于步骤101)获得的图像获得一标记矩阵Mt₁，该标记矩阵Mt₁具有N个区域，每个区域的标签等于该区域的区域标号；

103)以行为主遍历所述标记矩阵Mt₁，统计各区域的像素个数和各区域灰度累加值，建立矩阵Mt₂；

104)计算获得权重矩阵W：

其中，M为一常数；

105)对所述权重矩阵W进行滤波处理。

步骤101)中，采用二维顺序滤波方式对所述分水岭图像进行边界消除。

步骤105)中，对所述权重矩阵W进行中值滤波。

所述中值滤波的滤波窗口尺寸为5×5。