基于二维信息熵图像分割的缺陷识别方法
为了提高无损检测的工作效率及可靠性，研究超声图像中缺陷目标的自动识别方法。根据超声D扫描图像的特征，在背景杂波抑制及噪声抑制的基础上，采用基于KSW二维信息熵的阈值分割方法对图像进行二值化处理。结果表明，由于不能兼顾图像各处的细节信息，基于二维信息熵的全局阈值图像二值化方法会产生欠分割。当图像尺寸较大时，全局阈值方法会丢失许多像元数目不多的集群，造成小目标的漏检。基于二维信息熵的局部阈值法充分考虑了图像的局部区域特征，能有效地识别图像中的缺陷目标，从而提高缺陷检出率。
超声检测、缺陷识别、二维信息熵、图像分割
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TG441(焊接、金属切割及金属粘接)
国家自然科学基金资助项目51375002，51005056；黑龙江省博士后科研启动基金资助项目LBH-Q13079
2017-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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