基于馬爾可夫隨機場的金屬疲勞斷口圖像的紋理分割.pdf

1、研究金屬的斷裂表面，是斷裂學科的重要組成部分。金屬破斷后獲得的一對相互匹配的斷裂表面及其外觀形貌，稱為斷口。斷口總是發(fā)生在金屬組織中最薄弱的地方，它以形貌特征記錄了材料在載荷和環(huán)境作用下斷裂前的不可逆變形，以及裂紋的萌生和擴展直至斷裂的全過程。斷裂過程的每一個階段都會在斷口上留下相應的痕跡、形貌與特征,而疲勞條帶作為金屬疲勞斷裂一個重要的斷口特征，也是對疲勞斷口圖像進一步研究的重要依據，對疲勞斷口圖像的紋理分割就顯得極其重要。斷口分析現(xiàn)

2、已成為對金屬構件進行失效分析的重要手段之一，因此對失效件的疲勞斷口進行分析對確定失效的模式、原因、機理具有重要意義。
　　圖像分割是圖像處理和計算機視覺領域中最為基礎和重要的研究問題之一，一直以來是人們研究的熱點。紋理分割的傳統(tǒng)方法有很多，大致可以分為統(tǒng)計方法、結構方法、頻譜方法等。統(tǒng)計方法是建立在灰度直方圖的基礎上，但是計算過程非常復雜；結構方法只適用于人工紋理，適用范圍比較窄；而頻譜方法是根據圖像的頻域特征進行處理，缺點是提取

3、的特征繁多。針對傳統(tǒng)方法的不足，本文采用馬爾可夫隨機場（MRF）模型的方法。馬爾可夫隨機場模型是一種描述圖像結構的概率模型，能夠充分利用圖像的空間相關信息，能夠實現(xiàn)對低信噪比的金屬疲勞斷口圖像進行條帶分割。
　　本文的研究內容如下：
　　(1)著重介紹了馬爾可夫隨機場的有關基礎理論以及幾種常見的模型；
　　(2)對一些圖像分割算法當中的參數估計進行了研究，簡要分析了幾種常見的參數估計的方法，并且對比了它們的優(yōu)劣，提出了

4、本文的分割算法。
　　(3)與馬爾可夫隨機場相結合，引入了高斯分布，設計了一種具體的分割算法，對金屬疲勞斷口圖像的條帶紋理進行了分割。
　　(4)最后將經馬爾可夫隨機場方法分割得到的疲勞斷口圖像與小波變換和經驗模式分解得到的疲勞斷口圖像進行了比對，應用馬爾可夫隨機場方法得到的實驗效果要好于其它兩種方法。
　　針對疲勞斷口圖像，本文提出了一種基于馬爾可夫隨機場（MRF）的金屬疲勞斷口圖像的條帶分割方法。文中構造了圖像的馬