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基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割
论文：基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割
摘要：
超声相控阵（NDT）是一种常用于无损检测（NDT）的技术，其在工业领域具有广泛的应用。然而，由于超声相控阵NDT图像中的信号强度和噪声分布复杂，图像分割一直是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割方法，通过结合图像的局部和全局信息，实现了准确、鲁棒的图像分割。
1.引言
超声相控阵NDT技术已经成为无损检测领域的主要方法之一，其能够提供高分辨率、实时性和非侵入性的成像。图像分割是超声相控阵NDT图像处理中的重要步骤，它能够将感兴趣的区域从原始图像中提取出来，为后续的检测和分析提供有价值的信息。然而，由于超声相控阵NDT图像存在噪声、强度不均匀和边缘模糊等问题，传统的图像分割方法往往难以得到满意的结果。
2.相关工作
在过去的几十年中，已经提出了很多用于超声相控阵NDT图像分割的方法。传统方法包括基于边缘检测、基于阈值分割和基于区域生长的方法，但这些方法往往对图像中存在的噪声和强度变化非常敏感。为了克服这些问题，近年来，一些基于活动轮廓模型的方法被提出，能够根据图像的特点自适应地对轮廓进行更新。然而，大多数基于活动轮廓模型的方法只关注了局部信息，忽略了图像的全局信息。
3.混合活动轮廓模型
为了克服传统活动轮廓模型的局限性，本文提出了一种混合活动轮廓模型，将局部信息和全局信息相结合。具体而言，本文使用了能量优化的方法，通过最小化全局能量和局部能量之和来获得最终的图像分割结果。在局部能量计算中，本文使用了图像的梯度信息作为先验，以增强对边缘和纹理的感知能力。在全局能量计算中，本文引入了超声相控阵NDT图像的统计特性，以克服强度不均和噪声等问题。通过将局部能量和全局能量进行加权相加，得到了最终的能量函数。
4.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，本文在一组超声相控阵NDT图像上进行了实验。与传统方法相比，所提出的混合活动轮廓模型在图像分割方面取得了明显的改进。实验结果表明，所提出的方法能够准确地检测出感兴趣的区域，并且对于噪声和强度变化具有较好的鲁棒性。
5.总结与展望
本文提出了一种基于混合活动轮廓模型的超声相控阵NDT图像分割方法，通过结合局部信息和全局信息，实现了准确、鲁棒的图像分割。实验结果表明，所提出的方法在超声相控阵NDT图像分割方面具有明显的优势。未来的研究可以进一步改进混合活动轮廓模型，提高图像分割的准确性和鲁棒性，并在实际工程应用中进行验证。
关键词：超声相控阵NDT；图像分割；活动轮廓模型；局部信息；全局信息