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[其他资源] 基于 CT 图像的高聚物粘结炸药颗粒边界勾勒算法

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-11-13 16:39 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于 CT 图像的高聚物粘结炸药颗粒边界勾勒算法
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    0 {3 e5 h: s, U为了研究 TATB 基高聚物黏结炸药(Polymer Bonded Explosive,PBX)内部颗粒边界分布,需要对 PBX 炸药通过计算机层
    0 I/ L# h7 W* n. ], ]析成像技术(Computed Tomography,CT)扫描得到的低质量原始图像进行分析,开发自动化炸药颗粒边界勾勒算法。对原始图像
    $ d3 H( |3 ]2 t$ d, j, a利用灰度统计信息和二值化方法计算得到二值化炸药颗粒草图,提出弹性胶囊算法从二值化草图中识别炸药颗粒的粗略边界,再结" g# R; a# |( J% M  w. N
    合形态学变换和分水岭算法识别出更精确的炸药颗粒单像素边界,最后结合灰度值统计数字特征和弹性胶囊粗略边界图信息调整1 ?$ }- N8 E& K" X
    边界宽度与灰度,得到最终边界勾勒结果。将该基于弹性胶囊和分水岭算法的边界勾勒结果与 Canny 算法、相位一致性算法、经典
      K8 S; E7 ~  q' ?8 v, M1 E3 ~5 Q分水岭算法流程、基于超像素算法等有代表性的图像分割算法输出进行横向比较,结果表明该边界勾勒过程识别的准确度明显更8 A1 A2 Z" S0 `  z6 ~3 v
    高,并且通过单幅图像确定的算法参数在同批次样品其他图像中同样具有良好的效果,在满足边界提取精度要求的基础上,无需反
    + `5 [/ [5 f' K" F/ I3 Y" J/ ~复调整参数即可处理批量图像数据,缩减人工的投入,证实了自动化边界勾勒算法的实用价值。7 R% Z" b% s* B' y
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