Методы сегментации изображений в задачах обнаружения дефектов поверхности
Цапаев А.П., Кретинин О.В.

Аннотация:
В статье приводится анализ методов сегментации изображений применительно к задаче обнаружения дефектов поверхности. Рассматриваются методы водораздела, нормальных разрезов и метод оценки изменения формы спектра (ОИФС). Анализ методов проводится как на модельных изображениях, так и на изображениях объекта контроля – внутренней поверхности труб. Делается вывод о возможности применения метода ОИФС в системах визуального контроля поверхностей.

Ключевые слова :
обработка изображений, сегментация, визуальный контроль, дефект, автоматизация, трубы.

Литература:

  1. Ульянов, А. Н. Метод и средства оптоэлектронного контроля качества поверхности листового металлопроката: дисс. … канд. техн. наук / А. Н. Ульянов. – Череповец. 2005. – 192 с.
  2. Старостин, Д. А. Математическая и имитационная модели изображения поверхности стальной полосы на основе гиббсовских случайных полей: дисс. … канд. техн. наук / Д. А.Старостин. – Череповец. 2003. – 158 с.
  3. Сегментация изображений кластерным методом и алгоритмом случайных скачков: сравнительный анализ / Б.М. Миронов, А.Н. Малов // Компьютерная оптика. – 2010. – Т. 34, №1. – С. 132-137
  4. Vincent, P. Soille, Watersheds in Digital Space: An Efficient Algorithms based on Immersion Simulation, [J]-IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1991. – 13, No.6, – P.583-598.
  5. Форсайт, Дэвид А., Компьютерное зрение. Современных подход. / Дэвид А. Форсайт, Жан Понс; пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2004.
  6. Jitendra, Malik Contour and Texture Analysis for Image Segmentation / Malik Jitendra, Serge Belongie, Txomas Leung, Jianbo Shi. // International Journal of Computer Vision, – 2001 – V.43, No.1, – P. 7-27,.
  7. MATLAB Normalized Cuts Segmentation Code. URL: http://www.cis.upenn.edu/~jshi/software/
© 2009, IPSI RAS
Institution of Russian Academy of Sciences, Image Processing Systems Institute of RAS, Russia, 443001, Samara, Molodogvardeyskaya Street 151; E-mail: ko@smr.ru; Phones: +7 (846) 332-56-22, Fax: +7 (846) 332-56-20