Nowa metoda segmentacji obrazów stopów tytanowych, wykonanych za pomocą tomografii rentgenowskiej, wykorzystująca transformatę contourlet

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

Warianty tytułu

EN

A new method to segment X-Ray tomography images of lamellar microstructure in titanium alloys based on contourlet transform

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł prezentuje nową metodę segmentacji dwuwymiarowych obrazów teksturowanych krystalicznych stopów tytanu o strukturze płytowej, wykonanych przy użyciu tomografii rentgenowskiej. Zaprezentowana metoda wykorzystuje transformatę contourlet do rozpoznawania kierunku elementów składających się na teksturę. Pozwala to na segmentację obrazu, zgodną z orientacją kryształów tworzących badany materiał. Metoda była testowana dla obrazów 2D, zarówno dla tekstur sztucznie wygenerowanych, jak i rzeczywistych obrazów stopów tytanu.

EN

This paper presents a new approach to segment heavily 2D textured images such as the one of lamellar titatnium alloys obtained from X-ray tomography. The presented method considers Contourlet transform to recognize direction texture elements. thanks to that the image after the segmentation is matching with spatial arranging crystal inside material. The method is tested on 2D images, but also on real microstructure images of the above mentioned material.

Słowa kluczowe

PL

segmentacja tekstur; transformata contourlet

EN

texture segmentation; contourlet transform

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2011
• Tom: T. 15, z. 3
• Strony: 161--176
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Jopek Ł.

• Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej, Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji Wyższej Szkoły Informatyki w Łodzi

autor

Babout L.

• Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej

autor

Janaszewski M.

• Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej, Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji Wyższej Szkoły Informatyki w Łodzi

autor

Postolski M.

• Katedra Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej, Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji Wyższej Szkoły Informatyki w Łodzi

Bibliografia

• [1] Babout L., Marrow T.J., M., R, Seąuential x-ray tomography studies of damage assessment. [w:] Materials Science, 4th Symposium on Process Tomography, Warszawa, Polska, 2006.
• [2] 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 backscat-ter diffraction. Acta Materialia, 57(19) , 2009, 5834-5847.
• [3] Babout L., Jopek Ł., Janaszewski M., Preuss M., J., B., Towards the texture segmentation of X-ray topography images of lamellar microstructure in titanium base alloys, [w:] Piąte międzynarodowe sympozjum tomografii procesowej. Zakopane, Polska, 2008, 168—173.
• [4] Szczypinski P.M., Strzelecki M., Materka A., MaZda -A softwarefor texture analysis. [w:] Proc. 2007 International Symposium on Information Technology Convergence, ISITC 2007.
• [5] Jeulin D., Moreaud M., Segmentation of 2D and 3D textures from estimates of the local orientation. Image Anal Stereol, 2008, 183-192.
• [6] Jopek Ł., Babout L., Janaszewski M., M., P., A new method to segment X-ray tomography images of lamellar microstructure in titanium alloys based on gray level gradient. Automatyka (półrocz-nik AGH), 2010.
• [7] Arthur L. da Cunha, J.Z., Minh N. Do, The Nonsubsampled Contourlet Transform: Theory, Design, and Applications. IEEE Transactions on Image Processing, 15, October 2006, 3089-3101.
• [8] Duncan D-Y. Po, M.N.D., Directional Multiscale Modeling of Images using the Contourlet Transform. IEEE Transactions on Image Processing, 15, June 2006, 1610-1620.
• [9] Minh N. Do, M.V., The Contourlet Transform: An Efficient Directional Multiresolution Image Representation. IEEE Transactions on Image Processing, 14, December 2005, 2091-2106.
• [10] Dettori L., Semler L., A comparison ofwavelet, ridgelet, and curvelet-based texture classification algorithms in computed tomography. Computers in Biology and Medicine, 37(4), 2007, 486-498.
• [11] Do M.N., M., V., The finite ridgelet transform for image representation. IEEE Transactions on Image Processing, 12(1), 2003, 16-28.
• [12] Przelaskowski A., Komputerowe wspomaganie obrazowej diagnostyki medycznej. Warszawa, 2006.
• [13] Cunha A.L., M.N.D., On two-channel filter banks with directional vanishing moments. IEEE Transactions on Image Processing, 16, 2007, 2309-2321.
• [14] Lu Y.M., M.N.D., Multidimensional directional filter banks and surfacelets. IEEE Transactionson Image Processing, 16, 2007, 918-931.
• [15] Lu Y.M., N.D., A mapping-based design for nonsubsampled hourglass filter banks in arbitrary dimensions. IEEE Transactions on Signal Processing, 56, 2008, 1466-1478.