改进分水岭算法在固体火箭发动机CT图像处理中的应用

王新军，尚煜珂，李 平

（火箭军工程大学，西安，710025）

0 引 言

由发动机故障引起的火箭发射失败案例占总案例的1/3[1]，因此对火箭发动机的检测意义重大。目前，应用于固体火箭发动机缺陷检测的无损检测方法很多，例如超声[2]、红外[3]、激光全息[4]、X 射线[5]以及工业 CT图像[6]等，其中工业CT图像的检测结果较为理想。但是对于一界面的检测存在边缘效应以及伪影的影响。对于细小缺陷，如细小的一界面脱粘不易检测[6]。分水岭算法的优点是鲁棒性好，其缺点是过分割和对噪声敏感[7]。目前所研究的几种改进算法[8～11]主要应用在医学图像的处理[12]和粘连物体图像分割处理[13]等方面。本文为了更好地对固体火箭发动机 CT图像中缺陷特征进行提取和识别，应用了一种动态合并准则的改进分水岭算法。

1 改进分水岭算法

1.1 动态合并准则

动态合并准则是基于一定结构信息的对图像中灰度差异的一种度量。它测量的是包含极值点的结构而不是极值点本身或者极值点对应流域。由于在动态合并计算中用不到图像的形状和大小等信息，因此不需知道图像的相关先验知识。而很多基于marker的分割方法需事先知道图像中物体的形状、大小等相关信息。动态合并准则的计算没有这个限制，因此具有很好的通用性[14]。

定义两点间的一条路径的动态合并区间，这条路径上最高点与最低点之间的高度差即为动态合并值：

式中 (,)Pxy为x,y之间的路径；sup为上确界； ()fx为x点的灰度值。

为了抑制过分割，需去除不重要的谷底。……