DE10291878T5 - Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugnis - Google Patents

Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugnis Download PDF

Info

Publication number
DE10291878T5
DE10291878T5 DE10291878T DE10291878T DE10291878T5 DE 10291878 T5 DE10291878 T5 DE 10291878T5 DE 10291878 T DE10291878 T DE 10291878T DE 10291878 T DE10291878 T DE 10291878T DE 10291878 T5 DE10291878 T5 DE 10291878T5
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
edge
image
point
value
points
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
DE10291878T
Other languages
English (en)
Other versions
DE10291878B4 (de
Inventor
Hui Jin
Li Zhang
Zhiqiang Chen
Jianping Cheng
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tsinghua University
Nuctech Co Ltd
Original Assignee
Tsinghua University
Nuctech Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tsinghua University, Nuctech Co Ltd filed Critical Tsinghua University
Publication of DE10291878T5 publication Critical patent/DE10291878T5/de
Application granted granted Critical
Publication of DE10291878B4 publication Critical patent/DE10291878B4/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:
(1) Vorverarbeiten eines Originalbildes zur Verringerung des Einflusses von Rauschen, Benennen eines Graustufenwertes eines Pixels bei (x,y) mit G(x,y);
(2) Log-Transformieren eines Projektionsbildes, um ein lineares Schwächungskoeffizientenbild zu erhalten, das heißt, A(x,y)=C ln (G(x,y)/Io)+Ao, wobei Io=Ao der maximale Graustufenwert des Bildes ist, C eine Konstante ist, die zum Einstellen des Kontrastes verwendet wird;
(3) Durchführen einer Randerfassung an dem linearen Schwächungskoeffizientenbild A(x,y), um ein Randwertbild E(x,y) und ein Randrichtungsbild D(x,y) zu erhalten;
(4) Verfeinern der Ränder unter Verwendung des Randwertbildes E(x,y) und des Randrichtungsbildes D(x,y), um eine neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden;
(5) Ausführen einer Randverfolgungsprozedur unter Verwendung des Randwertbildes EN(x,y) und des Randrichtungsbildes D(x,y) und Verbinden dieser Ränder auf Grund einer gewissen besonderen Bedingung, um eine vollständige Kontur eines Objektes zu bilden;
(6) für jeden Randpunkt, Suchen nach seinen benachbarten Punkten...

Description

  • Die vorliegende Erfindung betrifft die Bildverarbeitung in der industriellen Strahlungsbilderzeugung, insbesondere ein Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung.
  • Nach dem Stand der Technik wird die Bildsegmentierungserkennung vorwiegend in der medizinischen Bildverarbeitung verwendet, wobei diese Verfahren davon ausgegangen sind, dass die linearen Schwächungskoeffizienten von Objekten auf einem Bild gleichförmig verteilt sind und die Objekte einander nicht überlappen. Bei der industriellen Strahlungsbilderzeugung, besonders in Warenprüfsystemen, überlappen sich die Objekte auf einem Bild jedoch häufig, so dass die medizinischen Bildverarbeitungsmethoden in solchen Fällen nicht verwendet werden können. Vor kurzem wurde eine neue Methode entwickelt, die vorwiegend auf Richtungsdaten von Rändern beruht und eine sogenannte Randverlängerungsannahme verwendet, um überlappte Objekte auf einem Graustufenbild zu bearbeiten, das unter Verwendung herkömmlicher Fotografie aufgenommen wurde. Aber diese Methoden können nur einige sehr einfach überlappte Objekte segmentieren und wenn sie bei verschiedenen komplizierten Objekten in der industriellen Strahlungsbilderzeugung verwendet werden, sind die Segmentierungsergebnisse nicht zufriedenstellend und die aufgewendete Zeit ist sehr lange, so dass diese Methoden in diesem Fall keinen Anwendungswert haben.
  • Bei Betrachtung der Probleme, die nach dem Stand der Technik bestehen, ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung die Bereitstellung eines Bildsegmentierungserkennungsverfahrens in der industriellen Strahlungsbilderzeugung. Es kann automatisch die verschiedenen Objekte auf einem Strahlungsbild voneinander unterscheiden und sie getrennt darstellen und kann insbesondere die überlappten Objekte in einem Bild wirksam trennen, um die Bilderfassungseffizienz zu verbessern und verborgene Schmuggelwaren leichter zu finden.
  • Zur Lösung der oben genannten Aufgabe stellt die vorliegende Erfindung ein Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung bereit, wobei das Verfahren folgende Schritte umfasst: (1) Vorverarbeiten eines Originalbildes zur Verringerung des Einflusses von Rauschen, Benennen eines Graustufenwertes eines Pixels bei (x,y) mit G(x,y); (2) Log-Transformieren des vorverarbeiteten Bildes, um ein lineares Schwächungskoeffizientenbild zu erhalten, das heißt, A(x,y)=C ln (G(x,y)/Io)+Ao, wobei Io=Ao der maximale Graustufenwert des Bildes ist, C eine Konstante ist, die zum Einstellen des Kontrastes verwendet wird; (3) Durchführen einer Randerfassung an dem linearen Schwächungskoeffizientenbild A(x,y), um ein Randwertbild E(x,y) und ein Randrichtungsbild D(x,y) zu erhalten; (4) Verfeinern der Ränder unter Verwendung des Randwertbildes E(x,y) und Randrichtungsbildes D(x,y), um eine neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden; (5) Ausführen einer Randverfolgungsprozedur unter Verwendung des Randwertbildes EN(x,y) und des Randrichtungsbildes D(x,y) und Verbinden dieser Ränder auf Grund einer gewissen besonderen Bedingung, um eine vollständige Kontur eines Objektes zu bilden; (6) Für jeden Randpunkt, Suchen nach seinen benachbarten Punkten auf demselben Rand und Füllen der Lücken zwischen diesen, um den Rand zu schließen; (7) Prüfen, ob alle Punkte in dem Bild zu dem Objekt gehören, und Markieren aller Punkte, die zu dem Objekt gehören, das heißt, Füllen der Region; (8) Wegschneiden falscher gefüllter Regionen; und (9) Bilden einer Region als isoliertes Objekt durch Kombinieren eines geschlossenen Randes mit Füllpunkten.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann die Vorverarbeitung für ein Originalbild in Schritt (1) unter Verwendung einer Gaußschen Tiefpassfilterung in einer räumlichen Domäne durchgeführt werden.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann der Prozess zur Randerfassung in Schritt (3) unter Verwendung der folgenden Schritte durchgeführt werden: In einer 3*3 benachbarten Region jedes Kandidatpixels (x,y) Ermitteln von Gradientenwerten in jeweils 8 Richtungen unter Verwendung eines Kirsh-Operators, wobei der maximale Gradientenwert darin der Randwert E(x,y) bei diesem Pixel ist, und die entsprechende Richtung davon die Randrichtung D(x,y) ist.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann der Prozess zum Verfeinern der Ränder in Schritt (4) die folgenden Schritte umfassen: 1) Anfängliches Verfeinern, das heißt, durch Ermitteln der Spitzenwertpunkte auf dem Randwertbild zur Erzeugung eines neuen Randwertbildes E'(x,y); 2) Weiter Verfeinern des anfänglich verfeinerten Randwertbildes E'(x,y) unter Verwendung eines Verfahrens der Bildmorphologie, das heißt, beruhend auf einem Iterationsalgorithmus zur sequentiellen morphologischen Verfeinerung, um redundante Randpunkte wiederholt in 8 Richtungen, Ost, Südost, Süd, Südwest, West, Nordwest, Nord und Nordost, zu löschen, bis das Bild nicht weiter verfeinert werden kann, um somit ein neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann die besondere Bedingung in Schritt (5) sein, dass die Durchschnittsrandwerte dieser Ränder nahe beieinander liegen.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann der Prozess zum Wegschneiden falscher gefüllter Regionen in Schritt (8) unter Verwendung eines Verfahrens der Regionsvergrößerung durchgeführt werden.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann ein Kriterium für die Bestimmung in Schritt (7) sein, dass alle Punkte in dem Bild geprüft werden und wenn geprüfte Randpunkte desselben Objekts in allen 4 Richtungen, oberhalb, unterhalb, links und rechts, eines Punktes vorhanden sind, bestimmt wird, dass der geprüfte Punkt zu dem Objekt gehört.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst der Prozess zur Randverfolgung in Schritt (5) die folgenden Schritte: 1) Für jeden Randpunkt, für den nicht bestimmt wurde, dass er zu einem bekannten Rand gehört, Durchsuchen seiner 3*3 benachbarten Region nach einem Prinzip mit Priorität in die Randrichtung, und wenn ein Punkt gefunden wird, der einen solchen Randwert hat, dass die Differenz zwischen diesem Wert und dem Randwert innerhalb eines voreingestellten schmalen Bereichs liegt, und zu keinem bekannten Rand gehört, dann Bestimmen, dass diese zwei Punkte zu einem neuen Rand gehören, wobei dieser Punkt als neuer Ausgangspunkt angenommen wird, wenn aber kein neuer Ausgangspunkt gefunden wird, wenn alle Punkte durchsucht sind, Beenden der Randverfolgungsprozedur; 2) Einstellen des neuen Ausgangspunktes als aktuellen Randpunkt unter Verwendung eines ähnlichen Verfahrens wie in Schritt 1), Suchen nach einem nächsten benachbarten Randpunkt in seinen benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 7*7, und wenn der nächste benachbarte Randpunkt gefunden wird, Annahme desselben als aktuellen Randpunkt und Wiederholen von Schritt 2), während, wenn aber kein solcher Punkt gefunden wird, Beenden der Suchprozedur für den aktuellen Rand und Rückkehr zu Schritt 1), um einen nächsten Rand zu suchen.
  • In einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung umfasst der Prozess zur Randverbindung in Schritt (5) die folgenden Schritte: 1) Berechnen eines Durchschnittsrandwertes für jeden Rand; 2) Suchen in benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 9*9 nach jedem Randpunkt, wenn festgestellt wird, dass ein Punkt zu einem anderen Rand gehört und die Differenz zwischen den Durchschnittsrandwerten der zwei Ränder in einem voreingestellten schmalen Bereich liegt, dann gehören die beiden Ränder zu demselben Objekt, so dass eine Randkombinationsprozedur durchgeführt und ein Durchschnittsrandwert des neuen Randes berechnet wird; 3) Nach Beendigung des Suchvorganges für alle Punkte und wenn eine Randkombination erfolgt, Wiederholen von Schritt 2), andernfalls Beenden der Randverbindungsprozedur.
  • Im Vergleich zum Stand der Technik kann die vorliegende Erfindung die Ränder eines Objekts mit im Wesentlichen denselben linearen Schwächungskoeffizienten in einem Bild verfolgen und diese miteinander verbinden und kann wirksam verschiedene Objekte voneinander unterscheiden, die verschiedene lineare Schwächungskoeffizienten haben, aber einander überlappen, und diese jeweils anzeigen. Die Segmentierungsergebnisse für einander nicht überlappende Objekte sind noch besser. Somit kann die Wirksamkeit der Bildprüfung verbessert werden und verborgene Schmuggelwaren können einfacher gefunden werden.
  • Diese und andere Vorteile der vorliegenden Erfindung werden für den Fachmann beim Lesen und Verstehen der folgenden ausführlichen Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren offensichtlich.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Diese und andere Vorteile der vorliegenden Erfindung werden für den Fachmann beim Lesen und Verstehen der folgenden ausführlichen Beschreibung unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren offensichtlich.
  • 1 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung darstellt.
  • 2 ist ein Flussdiagramm, das die Randerfassungs- und Randverfeinerungsschritte darstellt, die in dem Verfahren von 1 enthalten sind.
  • 3 ist ein Flussdiagramm, das den Randverfolgungsschritt darstellt, der in dem Verfahren von 1 enthalten ist.
  • 4 ist ein Flussdiagramm, das den Randverbindungsschritt darstellt, der in dem Verfahren von 1 enthalten ist.
  • BESTE AUSFÜHRUNGSFORM DER ERFINDUNG
  • Es wird nun auf 1 Bezug genommen, die ein Flussdiagramm eines Bildsegmentierungserkennungsverfahrens in der industriellen Strahlungsbilderzeugung gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt. Insbesondere enthält das Verfahren die folgenden neun Schritte (1) bis (9). Der Prozess in Schritt (1) umfasst: Durchführen einer Vorverarbeitung an einem Originalbild zur Verringerung des Einflusses eines Rauschens und Benennen des Graustufenwertes bei einem Pixel (x,y) mit G(x,y). Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann ein Gaußsches Tiefpassfilter in der räumlichen Domäne verwendet werden, um das Originalbild zu filtern, um das Rauschen in dem Originalbild wirksam zu verringern, oder es können auch andere Arten von Filter verwendet werden, um den Einfluss eines Rauschens in dem Originalbild zu verringern.
  • Der Prozess in Schritt (2) umfasst: Durchführen einer Log-Transformation an einem Projektbild, um ein lineares Schwächungskoeffizientenbild zu erhalten, das heißt, A(x,y)=C ln (G(x,y)/Io)+Ao, wobei Io=Ao der maximale Graustufenwert des Bildes ist, C eine Konstante ist, die zum Einstellen des Kontrastes verwendet wird.
  • Der Prozess in Schritt (3) umfasst: Durchführen einer Randerfassung an dem linearen Schwächungskoeffizientenbild A(x,y), um ein Randwertbild E(x,y) und ein Randrichtungsbild D(x,y) zu erhalten.
  • Der Prozess in Schritt (4) umfasst das Durchführen einer Randverfeinerungsprozedur basierend auf dem Randwertbild E(x,y) und dem Randrichtungsbild D(x,y), um eine neues Randwertbild EN(x,y) zu schaffen.
  • Unter Bezugnahme auf 2, die ein besonderes Verfahren zur Durchführung der Randerfassungsprozedur in Schritt (3) zeigt, enthält das Verfahren die folgenden Schritte: unter Verwendung eines Kirsch-Operators, Berechnen der Gradientenwerte in jeweils 8 Richtungen in einer 3*3 benachbarten Region für jedes Kandidatpixel (x,y), wobei der Maximalwert von 8 Gradientenwerten der Randwert E(x,y) bei dem Pixel ist, und eine entsprechende Richtung desselben die Randrichtung D(x,y) ist, wobei die Randverfeinerungsprozedur in Schritt (4) die folgenden Schritte umfasst: 1) Anfängliches Verfeinern, insbesondere durch Ermitteln von Spitzenwertpunkten in dem Randwertbild zur Erzeugung eines neuen Randwertbildes E'(x,y); 2) Weiter Verfeinern des neuen Randwertbildes E'(x,y) unter Verwendung eines Verfahrens der Bildmorphologie, das heißt, unter Verwendung eines Iterationsalgorithmus zur sequentiellen morphologischen Verfeinerung, um redundante Randpunkte wiederholt in 8 Richtungen, Ost, Südost, Süd, Südwest, West, Nordwest, Nord und Nordost, zu löschen, bis das Bild nicht weiter verfeinert werden kann, um somit ein neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden.
  • Der Prozess in Schritt (5) umfasst: Ausführen einer Randverfolgung basierend auf dem Randwertbild EN(x,y) und dem Randrichtungsbild D(x,y) und Verbinden dieser Ränder auf Grund einer besonderen Bedingung, um eine vollständige Objektkontur zu bilden. Hier kann die besondere Bedingung sein, dass die Durchschnittsrandwerte nahe beieinander liegen. Unter Bezugnahme auf 3, die ein Verfahren zur Durchführung der Randverfolgung in Schritt (5) zeigt, enthält das Verfahren die folgenden Schritte: 1) Für jeden Randpunkt, für den nicht bestimmt wurde, dass er zu einem bekannten Rand gehört, Durchsuchen seiner 3*3 benachbarten Region nach einem Prinzip mit Priorität in die Randrichtung, und wenn ein Punkt gefunden wird, der einen solchen Randwert hat, dass die Differenz zwischen diesem Wert und dem Randwert des Randpunktes innerhalb eines voreingestellten schmalen Bereichs liegt, und zu keinem bekannten Rand gehört, dann Bestimmen, dass diese zwei Punkte zu einem neuen Rand gehören, wobei dieser Punkt als neuer Ausgangspunkt angenommen wird, wenn aber kein neuer Ausgangspunkt gefunden wird, wenn alle Punkte durchsucht sind, Beenden der Randverfolgungsprozedur; 2) Einstellen des neuen Ausgangspunktes als aktuellen Punkt unter Verwendung eines ähnlichen Verfahrens wie in Schritt 1), Suchen nach einem nächsten benachbarten Randpunkt in seinen benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 7*7, und wenn der nächste benachbarte Randpunkt gefunden wird, Annahme desselben als aktuellen Randpunkt und Wiederholen von Schritt 2), wenn aber kein solcher Punkt gefunden wird, Beenden der Suchprozedur für den aktuellen Rand. und Rückkehr zu Schritt 1), um einen nächsten Rand zu suchen. Unter Bezugnahme auf 4, die ein Verfahren zur Durchführung der Randverbindung in Schritt (5) zeigt, umfasst das Verfahren die folgenden Schritte: 1) Berechnen eines Durchschnittsrandwertes für jeden Rand; 2) Suchen in benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 9*9 nach jedem Randpunkt, wenn festgestellt wird, dass ein Punkt zu einem anderen Rand gehört und die Differenz zwischen den Durchschnittsrandwerten der zwei Ränder in einem voreingestellten schmalen Bereich liegt, dann gehören die beiden Ränder zu demselben Objekt, so dass die beiden Ränder kombiniert werden und ein Durchschnittsrandwert des neuen Randes berechnet wird; 3) Nach Beendigung des Suchvorganges für alle Punkte und wenn eine Randkombination erfolgt, Wiederholen von Schritt 2), andernfalls Beenden der Randverbindungsprozedur.
  • Des Weiteren umfasst der Prozess in Schritt (6) für jeden Randpunkt die Suche nach seinen benachbarten Punkten auf demselben Rand und das Füllen der Lücken zwischen diesen, um den Rand zu schließen.
  • Der Prozess in Schritt (7) umfasst für alle Punkte in dem Bild das Bestimmen, ob ein Punkt zu diesem Objekt gehört, und das Markieren aller Punkte, die zu dem Objekt gehören, das heißt, einen Regionfüllvorgang. Das Kriterium für die Bestimmung kann hier sein, dass für alle Punkte in dem Bild geprüft wird, ob ein Punkt, der sich auf demselben Objektrand in allen 4 Richtungen oberhalb, unterhalb, links und rechts eines Punktes befindet, vorhanden ist, und falls dies zutrifft, bestimmt wird, dass der Punkt zu demselben Objekt gehört.
  • Ferner umfasst der Prozess in Schritt (8): das Wegschneiden falscher gefüllter Regionen, und diese Prozedur kann unter Verwendung eines Regionsvergrößerungsverfahrens durchgeführt werden.
  • Schließlich umfasst der Prozess in Schritt (9) das Kombinieren eines geschlossenen Randes und einiger Füllpunkte zur Bildung einer Region als unabhängiges Objekt. Diese Region kann somit getrennt dargestellt werden, um einfacher erkannt zu werden.
  • Verschiedene andere Modifizierungen sind für den Fachmann offensichtlich und leicht durchzuführen, ohne vom Umfang und Wesen dieser Erfindung Abstand zu nehmen. Daher soll der Umfang der beiliegenden Ansprüche nicht auf die Beschreibung, die hier dargelegt ist, beschränkt sein, sondern die Ansprüche sollen vielmehr im weitesten Sinne ausgelegt werden.
  • ZUSAMMENFASSUNG
  • Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung, umfassend die folgenden Schritte: Vorverarbeiten eines Originalbildes zur Beseitigung von Rauschen; Log-Transformieren, um ein lineares Schwächungskoeffizientenbild zu erhalten; Randerfassung; Randverfolgung, um die Punkte zu verfolgen, deren Randwerte nahe beieinander liegen, um Randsegmente zu erhalten; Randverbindung, um Randsegmente zu verbinden; Randverbindung, um Randsegmente zu verbinden, deren Durchschnittsrandwerte nahe beieinander liegen; Randschließung; Regionfüllung; und Regiondarstellung. Im Vergleich zu bestehenden Techniken kann die vorliegende Erfindung wirksam die überlappenden Objekte in einem Bild trennen, die Effizienz einer Bildprüfung erhöhen und verborgene Schmugglerware leichter auffinden.

Claims (9)

  1. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: (1) Vorverarbeiten eines Originalbildes zur Verringerung des Einflusses von Rauschen, Benennen eines Graustufenwertes eines Pixels bei (x,y) mit G(x,y); (2) Log-Transformieren eines Projektionsbildes, um ein lineares Schwächungskoeffizientenbild zu erhalten, das heißt, A(x,y)=C ln (G(x,y)/Io)+Ao, wobei Io=Ao der maximale Graustufenwert des Bildes ist, C eine Konstante ist, die zum Einstellen des Kontrastes verwendet wird; (3) Durchführen einer Randerfassung an dem linearen Schwächungskoeffizientenbild A(x,y), um ein Randwertbild E(x,y) und ein Randrichtungsbild D(x,y) zu erhalten; (4) Verfeinern der Ränder unter Verwendung des Randwertbildes E(x,y) und des Randrichtungsbildes D(x,y), um eine neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden; (5) Ausführen einer Randverfolgungsprozedur unter Verwendung des Randwertbildes EN(x,y) und des Randrichtungsbildes D(x,y) und Verbinden dieser Ränder auf Grund einer gewissen besonderen Bedingung, um eine vollständige Kontur eines Objektes zu bilden; (6) für jeden Randpunkt, Suchen nach seinen benachbarten Punkten auf demselben Rand und Füllen der Lücken zwischen diesen, um den Rand zu schließen; (7) Prüfen, ob alle Punkte in dem Bild zu dem Objekt gehören, und Markieren aller Punkte, die zu dem Objekt gehören, das heißt, Füllen der Region; (8) Wegschneiden falscher gefüllter Regionen; und (9) Bilden einer Region als isoliertes Objekt durch Kombinieren eines geschlossenen Randes mit Füllpunkten.
  2. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei die Vorverarbeitung für ein Originalbild in Schritt (1) unter Verwendung einer Gaußschen Tiefpassfilterung in der räumlichen Domäne ausgeführt werden kann.
  3. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei die besondere Bedingung in Schritt (5) sein kann, dass die Durchschnittsrandwerte dieser Ränder nahe beieinander liegen.
  4. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei der Prozess zum Wegschneiden falscher gefüllter Regionen in Schritt (8) unter Verwendung eines Verfahrens der Regionsvergrößerung durchgeführt werden kann.
  5. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei das Kriterium für die Bestimmung in Schritt (7) sein kann, dass alle Punkte in dem Bild geprüft werden, und wenn geprüfte Randpunkte desselben Objekts in allen 4 Richtungen, oberhalb, unterhalb, links und rechts eines Punktes, vorhanden sind, bestimmt wird, dass der geprüfte Punkt zu dem Objekt gehört.
  6. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei der Prozess zur Randerfassung in Schritt (3) unter Verwendung der folgenden Schritte durchgeführt werden kann: bei einer 3*3 benachbarten Region jedes Kandidatpixels (x,y) Ermitteln von Gradientenwerten in jeweils 8 Richtungen unter Verwendung eines Kirsh-Operators, wobei der maximale Gradientenwert darin der Randwert E(x,y) bei diesem Pixel ist, und die entsprechende Richtung davon die Randrichtung D(x,y) ist.
  7. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei der Prozess zum Verfeinern der Ränder in Schritt (4) die folgenden Schritte umfassen kann: 1) Anfängliches Verfeinern, das heißt, durch Ermitteln von Spitzenwertpunkten auf dem Randwertbild zur Erzeugung eines neuen Randwertbildes E'(x,y); 2) Weiter Verfeinern des anfänglich verfeinerten Randwertbildes E'(x,y) unter Verwendung eines Verfahrens der Bildmorphologie, das heißt, beruhend auf einem Iterationsalgorithmus zur sequentiellen morphologischen Verfeinerung, um redundante Randpunkte wiederholt in 8 Richtungen, Ost, Südost, Süd, Südwest, West, Nordwest, Nord und Nordost, zu löschen, bis das Bild nicht weiter verfeinert werden kann, um somit ein neues Randwertbild EN(x,y) zu bilden.
  8. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei der Prozess zur Randverfolgung in Schritt (5) die folgenden Schritte umfasst: 1) Für jeden Randpunkt, für den nicht bestimmt wurde, dass er zu einem bekannten Rand gehört, Durchsuchen seiner 3*3 benachbarten Region nach einem Prinzip mit Priorität in die Randrichtung, und wenn ein Punkt gefunden wird, der einen solchen Randwert hat, dass die Differenz zwischen diesem Wert und dem Randwert innerhalb eines voreingestellten schmalen Bereichs liegt, und zu keinem bekannten Rand gehört, dann Bestimmen, dass diese zwei Punkte zu einem neuen Rand gehören, wobei dieser Punkt als neuer Ausgangspunkt angenommen wird, wenn aber kein neuer Ausgangspunkt gefunden wird, wenn alle Punkte durchsucht sind, Beenden der Randverfolgungsprozedur; 2) Einstellen des neuen Ausgangspunktes als aktuellen Randpunkt unter Verwendung eines ähnlichen Verfahrens wie in Schritt 1), Suchen nach einem nächsten benachbarten Randpunkt in seinen benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 7*7, und wenn der nächste benachbarte Randpunkt gefunden wird, Annahme desselben als aktuellen Randpunkt und Wiederholen von Schritt 2), wenn aber kein solcher Punkt gefunden wird, Beenden der Suchprozedur für den aktuellen Rand und Rückkehr zu Schritt 1), um einen nächsten Rand zu suchen.
  9. Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung nach Anspruch 1, wobei der Prozess zur Randverbindung in Schritt (5) die folgenden Schritte umfasst: 1) Berechnen eines Durchschnittsrandwertes für jeden Rand; 2) Suchen in benachbarten Regionen 3*3, 5*5 bis 9*9 nach jedem Randpunkt, wenn festgestellt wird, dass ein Punkt zu einem anderen Rand gehört und die Differenz zwischen den Durchschnittsrandwerten der zwei Ränder in einem voreingestellten schmalen Bereich liegt, dann gehören die beiden Ränder zu demselben Objekt, so dass eine Randkombinationsprozedur durchgeführt und ein Durchschnittsrandwert des neuen Randes berechnet wird; und 3) Nach Beendigung des Suchvorganges für alle Punkte und wenn eine Randkombination erfolgt, Wiederholen von Schritt 2), andernfalls Beenden der Randverbindungsprozedur.
DE10291878T 2001-04-12 2002-04-12 Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung Expired - Lifetime DE10291878B4 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN01110623A CN1380543A (zh) 2001-04-12 2001-04-12 一种工业辐射成像中的图像分割识别方法
CN01110623.9 2001-04-12
PCT/CN2002/000257 WO2002084268A1 (fr) 2001-04-12 2002-04-12 Procede pour segmenter et reconnaitre une image dans l'imagerie radiologique industrielle

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE10291878T5 true DE10291878T5 (de) 2004-07-01
DE10291878B4 DE10291878B4 (de) 2006-12-07

Family

ID=4658708

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE10291878T Expired - Lifetime DE10291878B4 (de) 2001-04-12 2002-04-12 Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugung

Country Status (4)

Country Link
US (1) US7162089B2 (de)
CN (2) CN1380543A (de)
DE (1) DE10291878B4 (de)
WO (1) WO2002084268A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE112004000381B4 (de) * 2003-03-11 2008-02-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Verfahren zur Bereitstellung einer automatischen 3D-Läsionssegmentierung und von Läsionsmessungen

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100437096C (zh) * 2003-10-16 2008-11-26 清华大学 一种用于集装箱检查系统的双辐射源框架结构
US7570835B2 (en) * 2004-02-17 2009-08-04 International Business Machines Corporation Edge smoothing filter for character recognition
CN101094313B (zh) * 2007-07-25 2011-05-18 北京中星微电子有限公司 一种图像噪声抑制装置和方法
CN101135655B (zh) * 2007-08-17 2010-05-26 东北大学 锥束ct对大物体成像的分块扫描重建和空间拼装方法
US8290231B2 (en) * 2009-01-23 2012-10-16 Naveen Garg Method and apparatus for providing measurement data of an anomaly in a medical image
CN101540050B (zh) * 2009-04-30 2011-10-26 清华大学 一种获取景物边界的方法和装置
JP5418599B2 (ja) * 2009-10-21 2014-02-19 株式会社島津製作所 放射線撮像装置
US8503816B2 (en) * 2011-04-15 2013-08-06 Corning Incorporated Methods for determining mixedness of batch material and for obtaining substantially consistent mixedness of batch material
CN102411788B (zh) * 2011-08-24 2014-01-08 复旦大学 基于四向扫描方式的区域填充算法
US9071818B2 (en) * 2011-08-30 2015-06-30 Organizational Strategies International Pte. Ltd. Video compression system and method using differencing and clustering
DE112012004366T5 (de) * 2011-10-21 2014-07-31 Organizational Strategies International Pte. Ltd. Schnittstelle zur verwendung mit einem videokompressionssystem und -verfahren unter verwendung von differenzierung und cluster-bildung
GB2499799B (en) * 2012-02-28 2019-06-26 Snell Advanced Media Ltd Identifying points of interest in an image
US9977992B2 (en) * 2012-02-28 2018-05-22 Snell Advanced Media Limited Identifying points of interest in an image
CN102831424B (zh) * 2012-07-31 2015-01-14 长春迪瑞医疗科技股份有限公司 一种显微镜系统有形成分提取方法
CN103971084B (zh) * 2013-02-01 2017-03-29 同方威视技术股份有限公司 薄片和块状违禁品、爆炸物或毒品识别方法
CN104657947B (zh) * 2015-02-06 2017-08-22 哈尔滨工业大学深圳研究生院 针对碱基图像的一种降噪方法
CN105551027B (zh) * 2015-12-08 2018-08-03 沈阳东软医疗系统有限公司 一种边界跟踪方法及装置
CN107169951B (zh) * 2016-03-03 2019-08-30 成都交大光芒科技股份有限公司 一种基于图像的斜腕臂末端管帽的缺失检测方法及系统
CN105930851A (zh) * 2016-04-27 2016-09-07 梧州市自动化技术研究开发院 一种用于对运动物体的视频图像进行目标轮廓识别的方法
CN108805957B (zh) * 2018-06-07 2022-06-24 青岛九维华盾科技研究院有限公司 一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法及系统
CN109782224B (zh) * 2018-12-04 2022-12-06 嘉兴国电通新能源科技有限公司 一种基于无人机平台的辐射源定位与追踪方法
CN110047085B (zh) * 2019-04-17 2023-03-31 泰山学院 一种针对肺ct图像阈值分割结果的肺膜粘连结节区域精确修复方法
CN111539907B (zh) * 2019-07-25 2023-09-12 毫末智行科技有限公司 用于目标检测的图像处理方法及装置
CN110519515B (zh) * 2019-08-28 2021-03-19 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法及电子设备
CN111192279B (zh) * 2020-01-02 2022-09-02 上海交通大学 基于边缘检测的物体分割方法、电子终端及存储介质
CN112435274B (zh) * 2020-11-09 2024-05-07 国交空间信息技术（北京）有限公司 一种基于面向对象分割的遥感影像面状地物提取方法
US11770584B1 (en) * 2021-05-23 2023-09-26 Damaka, Inc. System and method for optimizing video communications based on device capabilities

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4910786A (en) * 1985-09-30 1990-03-20 Eichel Paul H Method of detecting intensity edge paths
US5319547A (en) 1990-08-10 1994-06-07 Vivid Technologies, Inc. Device and method for inspection of baggage and other objects
US6728404B1 (en) * 1991-09-12 2004-04-27 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method for recognizing object images and learning method for neural networks
US6021222A (en) 1994-08-16 2000-02-01 Ricoh Co., Ltd. System and method for the detection of a circle image for pattern recognition
KR100209419B1 (ko) * 1996-07-09 1999-07-15 전주범 영상신호로 표현된 객체의 윤곽선 부호화 방법
JP2000209425A (ja) * 1998-11-09 2000-07-28 Canon Inc 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体
US6771835B2 (en) * 2000-06-12 2004-08-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Two-dimensional non-linear interpolation system based on edge information and two-dimensional mixing interpolation system using the same

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE112004000381B4 (de) * 2003-03-11 2008-02-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Verfahren zur Bereitstellung einer automatischen 3D-Läsionssegmentierung und von Läsionsmessungen

Also Published As

Publication number Publication date
CN1253710C (zh) 2006-04-26
US20040091151A1 (en) 2004-05-13
CN1380543A (zh) 2002-11-20
CN1461409A (zh) 2003-12-10
WO2002084268A1 (fr) 2002-10-24
DE10291878B4 (de) 2006-12-07
WO2002084268A8 (fr) 2003-01-16
US7162089B2 (en) 2007-01-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE10291878T5 (de) Bildsegmentierungserkennungsverfahren in der industriellen Strahlungsbilderzeugnis
DE69922973T2 (de) Verfolgung semantischer objekte in vektorbildsequenzen
DE102008007231B4 (de) Verfahren und System zum Berechnen eines Vesselness-Maßes und Gefäßbaummodellierung mittels dieses Vesselness-Maßes
DE69632013T2 (de) System und Verfahren zur Mischung von Pixelteilen, basierend auf Tiefenbereichswerten
DE19746936B4 (de) Schnelle Unterteilung von Herzbildern
DE10197062B4 (de) Bildextraktion aus komplexen Szenen bei digitalen Videos
DE60210199T2 (de) Verfahren zur erkennung von motivbereichen in bildern
DE102007018077A1 (de) Dreidimensionales (3D) Modellieren von Koronararterien
DE3826287C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Analyse von Lungengewebe aus einem röntgenologischen Brustbild
DE102008023283B4 (de) Verfahren und System zur Segmentierung von schlauchförmigen Strukturen in 3D-Bildern
DE102013210375A1 (de) Auffinden von text in natürlichen szenen
DE60127889T2 (de) Verfahren zur Erkennung Doppelbildern in einem automatischen Albensystem
DE69917829T2 (de) Bildverarbeitungsverfahren mit multidimensionalen Bildsegmentationsstufen und medizinische Vorrichtung die diese verwendet
DE10296836T5 (de) System zur Modellierung statischer und dynamischer dreidimensioner anatomischer Strukturen durch 3D-Modelle
DE102005010578A1 (de) Lokale Watershed-Operatoren für die Bildsegmentierung
DE3420576A1 (de) Anordnung zum reprojizieren von bildern unter verwendung der transformationstechniken
DE10249320A1 (de) Gefäss-Detektion durch Strahlausbreitung auf der Grundlage der mittleren Abweichung
DE4224568C2 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Bildung der Anzeige eines dreidimensionalen sequentiellen tomografischen Flächenschattierungsbildes
DE102006027670A1 (de) Bildbasierte Artefaktreduktion bei der PET/CT Bildgebung
DE102008056600A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Objekten
DE102005021001A1 (de) Bildbasiertes Verfahren zum Detektieren und Entfernen von kleinen Fragmenten in segmentierten dreidimensionalen Volumina
DE112011105116T5 (de) Verfahren und Vorrichtung zur bildinhaltsbasierten automatischen Helligkeitserkennung
DE102021128523A1 (de) Hierarchische bildzerlegung zur defekterkennung
EP2336979A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Segmentierung von medizinischen Bilddaten
DE60023837T2 (de) Vorrichtung und verfahren zur filterung

Legal Events

Date Code Title Description
8110 Request for examination paragraph 44
8125 Change of the main classification

Ipc: G06T 740

8364 No opposition during term of opposition
R071 Expiry of right