X射线成像的物质分类识别算法的研究

• 作者: 俞俊鑫 王强 郑健
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 伪双能 区域分割 物质分类
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 288-292
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3415字
• 语种: 中文

摘要

在安检一线X射线透视系统检查中,快速有效地识别被检物质有着重要的意义.本文针对实际伪双能图像的特性,由于检测物质复杂,分类识别较难,为此结合OTSU算法和自适应区域生长算法,提出一种快速有效的新算法来提高物质分类识别准确率.在正确区分图像前景和背景的基础上,充分考虑到相邻区域的相似性,对同类物质进行统一识别.实验结果表明,新算法能够降低噪声的干扰,快速有效地实现对有机物、无机物和混合物的分类识别,能够满足安检设备的实际需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王强		39	380	9.0	19.0
2	郑健		16	91	5.0	9.0
3	俞俊鑫		2	6	1.0	2.0