Статьи автора

Применение текстурной фильтрации при кластеризации данных рентгеновской компьютерной томографии изделий из полимерных композиционных материалов

Номер выпуска 5 от 01.05.2025

Рентгеновская компьютерная томография (РКТ) является одним из наиболее информативных методов неразрушающего контроля полимерных композиционных материалов (ПКМ) и изделий из них. Одним из важных этапов РКТ изделий из ПКМ является сегментация, автоматизация которой представляет исследовательский интерес. В процессе сегментации важно выделить изотекстурные зоны, содержащие локальные перепады рентгеновской плотности. В настоящей работе исследованы возможности трехмерной текстурной фильтрации (гауссовым фильтром, фильтрами Габора) при кластеризации данных рентгеновской компьютерной томографии алгоритмом простой линейной итеративной кластеризации (ПЛИК, Simple Linear Iterative Clustering, SLIC) и оценена их результативность по параметрам: доля несовпадений границ кластеров с границами сегментируемых областей и сферичность кластеров, а также производительность по времени разбиения набора данных на необходимое число кластеров. Результаты исследования показали, что применение трехмерных текстурных фильтров повышает точность кластеризации и сферичность изотекстурных кластеров данных РКТ изделий из ПКМ без значимого повышения времени кластеризации в сравнении с необработанными данными. Максимальное повышение точности кластеризации наблюдалось при использовании комбинации гауссовского фильтра и фильтров Габора, при этом увеличивалось время кластеризации.

112 0