一种改进的工业CT图像最大似然分割方法
作者单位：西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室 西北工业大学电子信息学院
会议名称：《全国第一届嵌入式技术联合学术会议》
会议日期：2006年
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然基金(50375126) 航空科学基金(04I53069) 西北工业大学“英才培养计划”资助项目
关 键 词：工业CT图像 最大似然估计 期望最大化算法 统计分割方法
摘 要：图像分割是计算机视觉的经典难题,也是工业CT无损检测的技术关键。基于统计分析的图像分割由于具有较好全局性、易于与先验知识融合等优点,近年来获得了越来越深入的研究。本文针对一般的基于EM的最大似然分割算法存在的问题,提出了一种改进算法,新算法的特点是针对工业零件断层切片图像的特点,获得先验知识,将具有先验知识的样本与随机选取的未知样本混合在一起,通过使用最大似然估计获得模型参数,实现分割。实验结果证明,该算法在航空发动机关键零部件缺陷检测中是准确和有效的。