2 - Matrice de co-occurrence optimale pour la segmentation automatique d'images ultrasonores

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/1799
Title: 2 - Matrice de co-occurrence optimale pour la segmentation automatique d'images ultrasonores
Author: MOYSAN (J.); CORNELOUP (G.); MAGNIN (I. E.); BENOIST (P.)
Abstract: Cet article présente une nouvelle méthode de segmentation par seuillage automatique, adaptée aux images obtenues en contrôle non destructif par ultrasons. Cette étude est fondée sur l'analyse d'image par matrice de co-occurrence. On présente une optimisation des paramètres r et Θ de la matrice de co-occurrence permettant de mieux définir la frontière qui sépare le bruit des échos de défauts. La segmentation s'obtient par la prise en compte automatique d'un seuil issu d'une courbe de détermination calculée à partir de la matrice de co-occurrence
Description: This paper introduces a new method of segmentation using automatic thresholding adapted to the NDT ultrasonic images . This study is based on image analysis through co-occurrence matrixes . It shows an optimization of the r and 0 parameters of the co-occurrence matrix enabling to define more acurately the border between noise and defect echoes . The segmentation is obtained by automatically taking into account a threshold derived from a determination curve calculated front the co-occurrence matrix . This curve, called Average Product of Variances Measure, is an analysis of the distribution of the matrix coefficients . The results show behaviors of the co-occurrence matrixes and of the threshold selection curves that justify perfectly the analysis performed on the characteristics of the image .
Subject: Traitement image; Segmentation; Imagerie ultrasonore; Ultrason; Contrôle non destructif
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1992

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