基于马尔可夫随机场的金属疲劳断口图像的纹理分割

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1、-学校代码：10406分类号：TP391.41学号：080081002006南昌航空大学硕士学位论文（学位研究生）基于马尔可夫随机场的金属疲劳断口图像的纹理分割硕士研究生：王琳导师：刘高航教授、刘君(副)教授申请学位级别：硕士学科、专业：信号与信息处理所在单位：信息工程学院答辩日期：2011-06授予学位单位：南昌航空大学---StriationSegmentationofMetalFatigueFractureBasedonMRFADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterOnsignalandinformationprocessingby

2、WangLinUndertheSupervisionofProf.LiuGaohang,LiuJunCollegeofInformationandEnginneringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2011---南昌航空大学硕士学位论文摘要摘要研究金属的断裂表面，是断裂学科的重要组成部分。金属破断后获得的一对相互匹配的断裂表面及其外观形貌，称为断口。断口总是发生在金属组织中最薄弱的地方，它以形貌特征记录了材料在载荷和环境作用下断裂前的不可逆变形，以及裂纹的萌生和扩展直至断裂的全过程。断裂过程的每一个阶段都会在断口上留下相

3、应的痕迹、形貌与特征,而疲劳条带作为金属疲劳断裂一个重要的断口特征，也是对疲劳断口图像进一步研究的重要依据，对疲劳断口图像的纹理分割就显得极其重要。断口分析现已成为对金属构件进行失效分析的重要手段之一，因此对失效件的疲劳断口进行分析对确定失效的模式、原因、机理具有重要意义。图像分割是图像处理和计算机视觉领域中最为基础和重要的研究问题之一，一直以来是人们研究的热点。纹理分割的传统方法有很多，大致可以分为统计方法、结构方法、频谱方法等。统计方法是建立在灰度直方图的基础上，但是计算过程非常复杂；结构方法只适用于人工纹理，适用范围比较窄；而频谱方法是根据图像的频域特征进行处理，缺点是提取的

4、特征繁多。针对传统方法的不足，本文采用马尔可夫随机场（MRF）模型的方法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型，能够充分利用图像的空间相关信息，能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。本文的研究内容如下：(1)着重介绍了马尔可夫随机场的有关基础理论以及几种常见的模型；(2)对一些图像分割算法当中的参数估计进行了研究，简要分析了几种常见的参数估计的方法，并且对比了它们的优劣，提出了本文的分割算法。(3)与马尔可夫随机场相结合，引入了高斯分布，设计了一种具体的分割算法，对金属疲劳断口图像的条带纹理进行了分割。(4)最后将经马尔可夫随机场方法分割得到的疲劳断口图像与小

5、波变换和经验模式分解得到的疲劳断口图像进行了比对，应用马尔可夫随机场方法得到的实验效果要好于其它两种方法。针对疲劳断口图像，本文提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）的金属疲劳断口图像的条带分割方法。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型，并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。关键词：疲劳断口、图像分割、马尔可夫随机场、参数估计I---南昌航空大学硕士学位论文摘要AbstractResearchofmetalfracturesurfaceisanimportantpartoffracturediscipline.A pairofmutual

6、matchingfracturesurfacesandtheirappearancemorphologieswhich obtainedfrommetaltornarecalledfracturesurface.Fracturealwayshappenedin metaltissueweakestplacethatrecordedtheirreversibledistortionofmaterialsunder theenvironmentactionandcrackfrominitiationandpropagationtothewholeprocess offracture.T

7、heeveryphaseofbreakingprocesswillleavethecorrespondingtrace, morphologyandcharacteristicsonthefracture.Andfatiguestripisanimportant fracturecharacteristicsoffatiguefractureimage,butalsotheimportantbasisfor furtherresearchonthefatiguefra