基于CT扫描的孔隙度测定问题中的分割准则
计算机视觉与模式识别
2019-10-18 v1
摘要
多孔材料广泛应用于不同领域，特别是用于制造各种过滤器。其质量取决于表征内部结构的参数，如孔隙度、渗透率等。计算机断层扫描（CT）使人们能够在不破坏多孔物体的情况下观察其内部结构。断层扫描的结果是一幅灰度图像。为评估所需参数，应对图像进行分割。由于CT图像质量的限制，传统的强度阈值方法无法可靠地产生正确结果。基于分割图像评估多孔材料特性时的误差可能导致对其质量的错误估计，进而导致无法使用、经济损失甚至事故。由于重建物体体素强度的巨大差异和噪声的存在，正确执行分割十分困难。图像滤波作为一种预处理程序被用于提高分割质量。然而，存在选择最优滤波器的问题。本工作提出了一种基于多孔物体属性指标（孔隙内部应无“悬浮石块”）的最优滤波器选择方法。在本文中，我们使用已去除射束硬化伪影的真实数据，这使我们能够专注于降噪过程。
引用
@article{arxiv.1910.07328,
title = {Segmentation Criteria in the Problem of Porosity Determination based on CT Scans},
author = {V. Kokhan and M. Grigoriev and A. Buzmakov and V. Uvarov and A. Ingacheva and E. Shvets and M. Chukalina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.07328},
year = {2019}
}
备注
ICMV 2019, 8 pages, 5 figures