Page 122 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

122

 – операція додавання (2.45),  – операція множення на скаляр (2.46). Тут

в експериментах використали такі коефіцієнти: k  2 , 0 та k  4.
1 2

Згладжене зображення L формується як суперпозиція p (тут  pe , 1 , p  7
2
) зображень, кожне з яких отримано з вхідного зображення L шляхом його

усереднення за допомогою фільтра з гаусівським ядром. Кожному ядру
відповідає своя просторова константа  , вибрана у логарифмічному масштабі
e
зі заданою верхньою межею значення  max . Завдяки цьому фактично

реалізовується кратномасштабна суперпозиція. Зазвичай числове значення 

вибирається рівним 1/6 величини більшої сторони зображення. Критерієм

вибору коефіцієнтів зваженої суперпозиції є значення середньоквадратичного

відхилення. Спеціальною ітеративною процедурою зшивання цих зображень (з

множини p усереднених) досягається значне згладження на "плоских"

однорідних ділянках (фон, текстура), що дає змогу методам нерізкого

маскування (2.48) краще виділяти слабкі неоднорідності. Разом з тим

згладження є помірне у перехідних ділянках (на межах об'єктів та

висококонтрастних ділянках), що уможливлює використання методів нерізкого

маскування з уникненням надмірного підсилення контрасту, яке

супроводжується артефактами типу смуг Маха.

Маючи готове попередньо оброблене зображення для виділення ділянки

зварного шва, застосовано модель статистичного подання форми (у вигляді
набору ключових точок), побудовану на основі навчального набору

просегментованих вручну рентгенографічних зображень зварних швів [108].
Першим кроком процедури сегментації шва є задання початкового

наближення, а саме, початкового положення та геометричної форми моделі у

вигляді кусково-лінійного контуру на вхідному зображенні. Наступним етапом

є безпосереднє ітеративне та автоматичне налаштовування параметрів моделі

активних форм. В результаті процедури пошуку модель об’єкта налаштовує

свої параметри так, що вони якнайкраще відповідають вхідному зображенню.