A new method to segment X-ray tomography images of lamellar microstructure in titanium alloys based on gray level gradient

• Autorzy: Jopek Ł. , Babout L. , Janaszewski M. , Postolski M.

Warianty tytułu

PL

Nowa metoda segmetacji obrazów stopów tytanowych, wykonanych za pomocą tomografii rentgenowskiej, wykorzystująca gradient jasności

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents a new approach to segment heavily 3D textured images such as the one of lamellar titatnium alloys obtained from X-ray tomography. The presented method considers gradient from gray level value and clusterization method to recognize class in order to label image. The method is tested on 2D and 3D digital images, but also on real microstructure images of the above mentioned material.

PL

Artykuł prezentuje nową metodę segmentacji trójwymiarowych obrazów teksturowanych krystalicznych stopów tytanu o strukturze płytowej, wykonanych przy użyciu tomografii rentgenowskiej. Zaprezentowana metoda wykorzystuje gradient jasności punktów (wokseli) obrazu oraz metody klasteryzacji danych do rozpoznawania ilości i właściwości klas, na które obraz ma zostać podzielony. Metoda testowana była dla obrazów 2D i 3D, zarówno dla tekstur sztucznie wygenerowanych, jak i rzeczywistych obrazów stopów tytanu.

Słowa kluczowe

EN

texture segmentation; gradient from gray level value; clusterization

PL

segmentacja tekstur; gradient jasności obrazu; klasteryzacja

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2010
• Tom: T. 14, z. 3/1
• Strony: 301--313
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Jopek Ł.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Division of Expert Systems & Artificial Intelligence. The College of Computer Science, Poland

autor

Babout L.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland

autor

Janaszewski M.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Division of Expert Systems & Artificial Intelligence. The College of Computer Science, Poland

autor

Postolski M.

• Computer Engineering Department, Technical University of Lodz, Poland
• Division of Expert Systems & Artificial Intelligence. The College of Computer Science, Poland

Bibliografia

• [1] Babout, L., Marrow, T.J., Preuss M., Seąuential x-ray tomography studies of damage assessment in materials science. 4th Symposium on Process Tomography in Poland, Warsaw, 2006.
• [2] Babout L., Jopek Ł., Janaszewski M., Preuss M., Buffiere J-Y., Towards the texture segmentation of X-ray tomography images of lamellar microstructure in titanium based alloys. 5th Internationa Symposium on Process Tomography in Poland, 2008.
• [3] Birosca S., Buffiere J-Y., Garcia-Pastor F.A., Karadge M., Babout L., Preuss M., Three-dimensional characterization offatigue cracks in ti-6246 using x-ray tomography and electron backscatter diffraction. Acta Materialia, 57, 2009, 5834-5847.
• [4] Haralick R.M., S.L.G., Computer and robot vision. Addison-Wesley Publishing Co., Boston, 1992, 630.
• [5] Jeulin D., Moreaud M., Segmentation of 2D and 3D textures from estimates ofthe local orientation. Image Anal Stereol. 2008.
• [6] Jopek Ł., Nowotniak R., Postolski M., Babout L., Janaszewski M., Zastosowanie kwantowych algorytmów genetycznych do selekcji cech. Automatyka (półrocznik AGH), ISSN: 1429-3447, 2009, 1219-1232.
• [7] Jopek Ł., Postolski M., Janaszewski M., Babout L., Segmentacja obrazów stopów tytanu o strukturze płytowej. Sympozjum Modelowanie i Symulacja Komputerowa w Technice, ISBN 978-83-60282-13-7, 2010, 59-64.
• [8] Macqueen J.B., Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations. Proc. of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press., 1967, 281-297.
• [9] Meyer F., Un algorithme optimal pour la ligne de partage des eaux. Dans 8me congres de reconnaissance des formes et intelligence artificielle, vol. 2, Lyon, France, 1991, 847-857.
• [10] Sierszeń A., Kaskadowy algorytm redukcji zbioru odniesienia. Automatyka (półrocznik AGH), ISSN: 1429-3447, 2009, 995-1008.
• [11] Sierszeń A., Methods of reference set condensation for decision rules based on distance functions. Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej, seria: Elektryka (rocznik), nr 117, ISSN: 0374-4817, 2009, 45-53.
• [12] Sierszeń A., Reduction of reference set with the method ofcutting hyperplanes. Journal of Medical Informatics & Technologies, vol. 13, ISSN: 1642-6037, 2009, 215-220.
• [13] Strzelecki M., Materka A., Szczypiński P., MaZda, Texture Analysis for Magnetic Resonance Imaging. Med4publishing, Prague, 2006, 105-111.
• [14] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe. WNT, 1993.
• [15] Webpage "CUDA ZONE", http://www.nvidia.pl/object/cuda_home_new_pl.html.