【摘 要】
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为实现射线图像复杂大背景下微小目标检测,研究在强噪声、大灰度梯度下微小缺陷的分割方法.在提出模拟人眼视觉的视觉扫描和中央周边差运算的基础上,提出了面向射线图像的视觉注意模型及其实现方法,以从射线图像复杂背景中分割出可疑缺陷区域,缩小图像数据处理量、排出射线图像其他部分的干扰.进一步提出基于视觉显著度和区域生长的微小目标分割方法,实现了微小缺陷的准确提取.在对复杂大背景X射线图像的实验中,准确提取出
【机 构】
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四川省特种设备检验研究院,成都610061 四川大学制造科学与工程学院,成都610065
【出 处】
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2014年全国特种设备安全与节能学术会议
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为实现射线图像复杂大背景下微小目标检测,研究在强噪声、大灰度梯度下微小缺陷的分割方法.在提出模拟人眼视觉的视觉扫描和中央周边差运算的基础上,提出了面向射线图像的视觉注意模型及其实现方法,以从射线图像复杂背景中分割出可疑缺陷区域,缩小图像数据处理量、排出射线图像其他部分的干扰.进一步提出基于视觉显著度和区域生长的微小目标分割方法,实现了微小缺陷的准确提取.在对复杂大背景X射线图像的实验中,准确提取出各含有未知缺陷目标的区域,对微小目标的分割取得了较好的效果,证明了本文方法的有效性和适应性.
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