Page 142 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

142

{ (3.2)

де n (i) – гаусівський шум з нульовим середнім; n (i) – викиди (наприклад,
0
1
функція, що набуває максимального та мінімального значень).

Запропонований алгоритм використовує кратномасштабну функцію інфор-

мативності для локалізації об’єкта та подальшої сегментації виділеної області

[280-286]. Розглянемо область об’єкта O(i, j), яка є симетричним структурним

елементом з центром у точці (i, j), і область фону B(i,j), яка є колом навколо

об’єкта. Функція інформативності

|∑ |, (3.3)

де N – кількість точок у фоновій області; – значення функції

яскравості в точці (m, n), оцінене за допомогою робастних коефіцієнтів регресії

області O(i, j); g (m, n) – значення функції яскравості зображення в точці (m, n);
k
k – параметр масштабу.

Якщо відомо, що на зображенні є один об’єкт, то точку, в якій функція ін-
формативності максимальна, називають фокусом уваги. Вона визначає область

локального аналізу, в якій здійснюватиметься бінарна сегментація. Оскільки на

зображеннях зварного шва може бути багато дефектів, то виникає потреба їх

локалізувати за значеннями функції інформативності. Пропонуємо

обчислювати ці значення на всій піраміді зображення (рис. 3.1).