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摘要
针对钛合金金相图像存在噪声、晶界α相和片层组织与等轴α相颜色极为相似而导致"误识别"的问题,提出了一种融合异质刺激过滤的金相图像中等轴α相识别算法。该算法主要包含两大部分:(1)结合数学形态学和异质刺激理论设计实现了异质刺激模板,对晶界α相和片层组织进行了有效的过滤;(2)提出了一种结合距离变换和数学形态学的前景和背景标记方法,对等轴α相和其他组织进行了精确的标记,利用标记分水岭算法对金相等轴α相进行识别。实验结果表明,该算法过滤了金相图像中大部分的晶界α相和片层组织,并最大程度地降低了对等轴α相边缘区域的影响。与大津算法、最大熵算法、模糊C均值聚类算法对等轴α相的识别效果相比,本文算法提高了等轴α相的识别准确率。
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