刘永洛 王文强 马立武

摘 要：超声相控阵无损检测图像中往往含有大量的噪声且灰度不均匀，严重降低了超声相控阵图像质量。在采用常规方法分割超声相控阵NDT图像时，往往陷入局部最优解，无法获得准确的边界信息。基于LCV模型和改进的GAC模型，提出一种新的分割方法，结合图像全局信息、局部信息和梯度信息构造了新的能量函数约束轮廓曲线的演化，并结合梯度信息与局部信息提出了一种新的边缘停止函数，引入新的边缘停止函数使模型的抗噪性更强。实验结果表明，该模型能够处理灰度不均匀图像，且对初始轮廓和噪声不敏感。与以往算法相比，可有效避免陷入局部最优解。

关键词：活动轮廓模型;缺陷分割;超声相控阵;图像分割;无损检测

DOI：10. 11907/rjdk. 181831

中图分类号：TP317.4文献标识码：A文章编号：1672-7800（2019）001-0192-05

Abstract： The ultrasonic phased array NDT image contains a lot of noise and intensity inhomogeneity， which seriously reduces the quality of ultrasound phased array images. It is inclined to fall into the local optimal solution and unable get the accurate boundary information when using general methods to segment ultrasonic phased array NDT images. Combining the advantages of LCV model and improved GAC model， a hybrid active contour model is proposed. The new energy function utilizes global information， local information and gradient information of image to constrain the evolution of the contour. The new parameters of the regularization term and the penalty term are given respectively in the model. A new edge indicator function is proposed based on gradient information and local information. The new edge stopping function makes the model more robust. The experimental results show that the proposed model can deal with the image with intensity inhomogeneity， and it is insensitive to the initial contour and noise. Compared with the previous algorithm， the proposed method can avoid falling into the local optimal solution effectively.

0 引言

超聲相控阵是无损检测领域的一项新兴技术，凭借其无污染、穿透性强、安全性高等优点成为当前使用最广的无损检测方法之一。随着超声相控阵无损检测技术在工业中的应用，对超声相控阵无损检测图像的处理也提出了更高要求，完整而准确的边缘信息是超声相控阵无损检测图像三维重建和缺陷识别的重要前提。由于超声成像机理和检测环境的限制，超声图像中不可避免地存在漫反射噪声，严重降低了超声图像质量[1-2]，给超声图像分割带来很大困难。超声相控阵NDT图像往往存在不止一处缺陷，基于水平集算法的活动轮廓模型适用于多目标分割，可得到完整的闭合轮廓信息，但是由于超声相控阵NDT图像中含有大量噪声且灰度不均匀，因此使用以往的分割方法无法准确分割目标。……