W pracy przedstawiono przykłady użycia transformacji TOP-HAT do przetwarzania sekwencji termogramów. Zaprezentowano podstawy teoretyczne morfologii matematycznej w zastosowaniu do przetwarzania obrazów termalnych. Celem przetwarzania była korekcja niejednorodności nagrzania powierzchni próbki badanego materiału zawierającej defekty o różnych głębokościach. Do określenia rozmiaru i kształtu elementu strukturalnego użytego w transformacji TOP-HAT zaproponowano kryterium oparte na pojęciu odległości pomiędzy obiektami w wielowymiarowej przestrzeni cech. W wyniku badań stwierdzono, że największą wrażliwość na wielkość elementu strukturalnego wykazuje odległość euklidesowa.
EN
In defect detection techniques applied in the active thermography, the learning machine algorithms are increasingly used. During experiments the surface of material sample is heated and the thermal response is obtained as an transient temperature field which is recorded in the form of a sequence of thermal images. In this work, the use of TOP-HAT transformation to the thermal images processing were presented. The purpose of the processing was the correction of the uneven heating of defective material sample. In the sample used in the research, the aerial defects at different depths were artificially prepared. In paper, it was proposed a novel method for determination of the structural element size and shape, used in the TOP-HAT transformation of a thermal images sequence. This method is based on the notion of distance between the objects existing in the multidimensional feature space. In this work the exemplary results of the processing of thermal images sequence with the TOP-HAT transform were presented. It was found, that the most sensitivity to size of the structural element used in the TOP-HAT transform procedure, is the Euclidean distance.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.