Page 36 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

36

Автори Попередня Сегментація/ Інформативні Тип Результати
обробка детектування ознаки класифікатора
Murakami K. низькочастотний послідовність геометричні дерево рішень без відсотків
фільтр високочастотних
фільтрів
Cherfa Y. усунення шуму, виділення країв, геометричні звичайні без відсотків
медіанний нарощування обмеження
фільтр, областей
підвищення
контрастності
Jacobsen C. - високочастотні вимірювання нейронні ~96.67
фільтри, профілю мережі, дискр. (мережі)
перетворення вектора ~92.05 (LVQ)
Фур’є, морф. навчання 94.10 (LVQ)
фільтри (LVQ), нейр.
мережі теорії
адапт. рез.
Nafaâ N. підвищення вид. країв за доп. геометричні нейронні 96.0%
контрастності нейронних мереж (інваріантні мережі
з вікном 3х3, моменти)
алгоритм
замикання
Li D. напівтонові напівтонові напівтонові нечіткі ~86.9%
профілі профілі, профілі нейронні (дефекти)
вилучення шва та мережі ~93.2% (шви)
ідентифікація
дефекту
de Padua G. X. напівтонові - напівтонові нейронні ідентифікація
профілі, фільтр профілі мережі дефекту
Савицького- (88.0%)
Голея, норм.
розм. дефекту
Romeu R. еквалізація локальний поріг геометричні та нейронні Візуальне
Silva гістограми, функція мережі виявлення;
медіанний інтенсивності точність
фільтр класифікації
~85.0%
Mery D. медіанний лапласіан від текстурні ROC криві, 100.0% TP
фільтр, гаусіану, перетин критерій і 10.0% FP
підвищення нуля Фішера
контрастності
Sikora R., високочастотні порогові методи геометричні та матриця без відсотків
Chady T., та Оцу, Ніблака та функція відстаней
Baniukiewicz низькочастотні Сауволи інтенсивності
P. фільтри,
градієнтні
фільтри

1.1.1. Методи покращання радіографічних зображень

Покращання зображень є актуальним у багатьох галузях, зокрема, в

системах технічного зору, дистанційному зондуванні, біомедичному аналізі
зображень. Методи обробки зображень, що підвищують сприйняття візуальної

інформації, називають методами покращання зображень. Складність розробки