【正文】 通過閾值T將圖像的灰度級(jí)劃分為兩組即和則各組產(chǎn)生的概率為：第一組產(chǎn)生的概率： （221）第二組產(chǎn)生的概率： （222）第一組的灰度平均值為： （223）第二組的灰度平均值為： （224）其中是整體圖像的灰度平均值，是閾值為T時(shí)的灰度平均值。常用的閾值確定方法有最小誤差閾值法、最大方差閾值法、最佳閾值法等等。 （218） 其中T是輸入圖像中灰度級(jí)范圍內(nèi)的一個(gè)值。 灰度閾值法分割 對(duì)于只有黑和白的圖像，由于其像素值只取0和1兩個(gè)數(shù)值，因而稱為二值圖像。為了計(jì)算機(jī)進(jìn)一步識(shí)別和分析圖像中的目標(biāo)。圖像分析的主要內(nèi)容分為二值化圖像處理、圖像的分割和圖像的邊緣檢測(cè)等。圖像中的照明分量往往具有變化緩慢的特征，而反射分量則傾向劇烈變化，這使得圖像對(duì)數(shù)傅立葉變換中的低頻部分對(duì)應(yīng)照明分量，而高頻部分對(duì)應(yīng)反射分量。相應(yīng)地，高通濾波器分為理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器，指數(shù)高通濾波器等。低通濾波器的功能即是通過濾波器函數(shù)抑制高頻分量而保留低頻分量，從而達(dá)到消除隨機(jī)噪聲，削弱邊緣效應(yīng)，起到平滑圖像的作用。 頻域?yàn)V波 頻域?yàn)V波增強(qiáng)方法是將圖像從空間域變換到頻域，在圖像的頻域空間對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，在頻域空間的濾波與空間域?yàn)V波一樣也可以通過卷積運(yùn)算實(shí)現(xiàn)。對(duì)于奇數(shù)個(gè)元素，中值是指按大小排序后中間的數(shù)值；對(duì)于偶數(shù)個(gè)元素，中值是指排序后中間兩個(gè)元素灰度值的平均值?？梢酝ㄟ^閾值法減少由于領(lǐng)域平均產(chǎn)生的模糊效應(yīng)。如對(duì)于一幅NN個(gè)像素的圖像，平滑處理后得到圖像為且有： （24）式24中S是（x,y）點(diǎn)領(lǐng)域的集合但不包括其本身；M是集合內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)的總數(shù)。則可知對(duì)原圖每個(gè)像素都進(jìn)行這樣的操作后可得到增強(qiáng)圖所有位置的新灰度值。 空間域?yàn)V波 空間域?yàn)V波是在圖像空間借助模板進(jìn)行卷積操作完成的。通過變換后的s值只能選擇最靠近的一個(gè)灰度級(jí)的值，以此對(duì)s值進(jìn)行修正，從而將得到不同的灰度級(jí)別，確定出輸入與輸出像素值的映射關(guān)系，將原灰度值映射到變換后圖像所對(duì)應(yīng)的灰度級(jí)別的灰度值上。直方圖修正通常有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化兩大類，直方圖均衡化技術(shù)是把已知灰度概率分布的圖像，經(jīng)過數(shù)學(xué)變換，使之演變成一幅具有均勻分布的新圖像，直方圖規(guī)范化是指圖像經(jīng)過處理后，直方圖的分布呈現(xiàn)出指定的形態(tài)，下面就直方圖均衡化灰度變換原理用數(shù)學(xué)符號(hào)進(jìn)行直觀地闡述。設(shè)圖像變換表達(dá)式：，其中為輸入增強(qiáng)前圖像，為輸出增強(qiáng)后的圖像，是對(duì)圖像進(jìn)行處理的操作符。狹義上的圖像增強(qiáng)指加強(qiáng)灰度圖像的明暗對(duì)比度，而廣義上的圖像增強(qiáng)還包括圖像模糊處理以及彩色圖像增強(qiáng)等。 對(duì)采集來的圖像進(jìn)行分析，首先應(yīng)當(dāng)做的即是對(duì)其進(jìn)行圖像預(yù)處理操作，圖像預(yù)處理包括圖像的灰度變換、圖像的平滑處理、圖像的銳化處理等等。 本文旨在通過學(xué)習(xí)基本的matlab圖像處理原理來對(duì)無損檢測(cè)領(lǐng)域中的X射線檢測(cè)像以及油樣分析中的鐵譜分析檢測(cè)圖像進(jìn)行相關(guān)編程操作，達(dá)到熟悉和基本掌握matlab圖像處理編程的方法，對(duì)檢測(cè)圖像做圖像處理、圖像分析及圖像特征提取。而結(jié)合Matlab數(shù)據(jù)工具箱中的圖像處理方法目前也已廣泛應(yīng)用與無損檢測(cè)領(lǐng)域。 隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展，在滿足產(chǎn)品使用性能的基礎(chǔ)上，人們更加側(cè)重與對(duì)產(chǎn)品的使用壽命以及缺陷特性進(jìn)行分析，以確保產(chǎn)品在設(shè)計(jì)壽命年限內(nèi)能夠具有較好的可靠性，可行性。當(dāng)一張圖片轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖片后，我們可以在每個(gè)像素上面都可得到該像素量化后的亮度值和顏色值。矢量圖是利用一系列數(shù)學(xué)表達(dá)式來表述圖像，優(yōu)點(diǎn)為隨著圖像的放大或者縮小，不會(huì)降低圖像的清晰度。對(duì)于一張普通的照片，照片中的信息在空間上是連續(xù)的，計(jì)算機(jī)并不能讀取這種連續(xù)的信息。其在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)及國防建設(shè)的各個(gè)部門如航空、艦船、鐵路、以及汽車、液壓、機(jī)床、礦山、石油等機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方面，都得到了廣泛的應(yīng)用。鐵譜分析即是一種借助磁力將油液中的金屬顆粒分離出來，并對(duì)這些顆粒進(jìn)行分析的技術(shù)。它們已成為生產(chǎn)中的常規(guī)無損檢測(cè)技術(shù)。第三階段為無損評(píng)價(jià)，不但進(jìn)行產(chǎn)品的最終檢驗(yàn)以及過程工藝參數(shù)的測(cè)量，而且當(dāng)材料中不存在致命缺陷時(shí)還要從整體上評(píng)價(jià)材料中缺陷的分散程度，以及對(duì)材料性質(zhì)、動(dòng)態(tài)響應(yīng)和服役性能指標(biāo)的實(shí)測(cè)值進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，因此無損評(píng)價(jià)的內(nèi)容包含無損檢測(cè)的內(nèi)容，但比無損檢測(cè)更具綜合性。從而產(chǎn)生了一種在不破壞材料形狀、不改變材料使用性能的檢測(cè)方法用之來保證零件或材料的可靠性和安全性，這項(xiàng)檢測(cè)技術(shù)即是無損檢測(cè)技術(shù)。（4）采用K均值聚類方法首先對(duì)鐵譜圖像中的特征區(qū)域進(jìn)行提取，并對(duì)提取出的特征區(qū)域進(jìn)行灰度調(diào)整、中值濾波完成圖像的預(yù)處理過程，進(jìn)而采用最大方差閾值法分割圖像，將圖像合理的轉(zhuǎn)化成二值圖像，并對(duì)各特征區(qū)域進(jìn)行顏色標(biāo)記和邊緣檢測(cè)，提取出了特征區(qū)域的相關(guān)參數(shù)。（2）概述了數(shù)字圖像處理的基本原理和方法，奠定了實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理、圖像特征提取的理論基礎(chǔ)。指導(dǎo)教師：郭世偉 2012年 3月 3日 審 批 人： 年 月 日摘 要本課題主要研究的是將數(shù)字圖像處理技術(shù)引入到無損檢測(cè)和油樣鐵譜分析當(dāng)中，在分析和檢測(cè)圖像的基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)字圖像處理中的圖像增強(qiáng)、圖像分割的方法并結(jié)合matlab軟件編程技術(shù)處理X射線無損檢測(cè)和鐵譜無損檢測(cè)結(jié)果所得到的圖像，能夠有效的檢測(cè)出目標(biāo)的實(shí)際位置、形狀、大小等相關(guān)參數(shù)。該選題具有重要實(shí)際意義，并促進(jìn)學(xué)生在該領(lǐng)域的深入學(xué)習(xí)與應(yīng)用研究，為將來的進(jìn)一步深造打下基礎(chǔ)。對(duì)油樣分析、射線探傷、超聲波探傷等無損檢測(cè)方法生成的圖像進(jìn)行數(shù)字圖象處理，是實(shí)現(xiàn)損傷判斷、故障診斷自動(dòng)化的重要方法。 （2周）評(píng)閱及答辯 （1周）備 注參考文獻(xiàn)：有關(guān)圖像處理、無損檢測(cè)，以及相關(guān)程序設(shè)計(jì)等方面的書籍和資料在圖書館和網(wǎng)絡(luò)上有很多，可自行選擇參考。本文在研究過程中，主要由以下幾個(gè)方面的工作：（1）介紹了數(shù)字圖像處理技術(shù)和無損檢測(cè)技術(shù)的研究概況和發(fā)展趨勢(shì)，論述了數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于無損檢測(cè)圖像中的現(xiàn)實(shí)意義。并進(jìn)一步采用canny邊緣檢測(cè)技術(shù)提取出特征區(qū)域的檢測(cè)邊緣，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)輪廓的有效檢測(cè)。關(guān)鍵詞： 無損檢測(cè)，鐵譜分析，圖像處理，邊緣檢測(cè)，圖像分割A(yù)bstractThis thesis mainly probes the way that using the digital image processing technology into nondestructive testing and iron spectrum analysis. The essential is that I applying the image processing theory of image enhancement and image segmentation connected with the puter programming in matlab process the image of xray nondestructive testing and iron spectrum analysis based on analyzing test image. Afterwards, we can obtain the relative parameters of the tested image such as the position, shape and size. The image processing technology can take the image characteristics information out via image math transforms and relative processing methods, supplied an efficient solution to visualization and intellectualization of information. Therefore, we can utilize those information further estimated the working condition of mechanical equipments so as to realize the intellectualization in testing the failure of equipments.There were some aspects works below in researching of this task:(1) Introduced the current developments of digital image processing technology and nondestructive testing in home and abroad, I discussed the practical meaning of using digital image processing into NDT area.(2) Summarized the method and fundamental theory of digital image processing, I had gain a totally prehension in image preprocessing and image feature extraction. (3) I had processed the image of xray nondestructive testing based on the programming in matlab and the relative theory of image processing technology. Besides, confirmed to apply the results of median filtering to make further image analysis by paring the results of the different filter methods processing the tested image. What’s more, confirmed to apply the maximum variance threshold method to do image segmentation by paring results of the different threshold values processing deal with image segmentation. At the end, when I apply canny edge testing programming to do with the image I got in the former stage realizing an efficient testing towards extracting the edge of target area. (4) At the first of the beginning, extracting the target area in the iron spectrum image based on the theory of kmean clustering method. With that, in order to finish the process of image preprocessing I choose to process the image with the methods of image gray adjustment and median filter processing. Then, I obtained the binary image by using maximum variance threshold method. Besides, I made a color indication and edge testing for the image so as to obtain some relative information of the target area. At last, in order to make a shape description about the target area I have chosen to make a research about the freemam code technology and used this technology successfully described a piece of the target area. (5) Making windowsdesigning of GUI matlab for the application of digital image processing into xray nondestructive testing and iron spectrum analysis.Key words: nondestructive testing, iron spectrum analysis，image processing, edge testing, i