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Contour Actif Bayésien basé sur une Associationde Statistiques Locales et Globales et dédié àl’Extraction des Défauts de Soudure

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Academic year: 2021

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IC-WNDT 2014

Contour Actif Bayésien basé sur une Association de Statistiques Locales et Globales et dédié à

l’Extraction des Défauts de Soudure

A. B. Goumeidane, N. Nacereddine

Abstract : La segmentation est une étape clé dans l’aide informatique au diagnostic en contrôle non destructif, dans le cas où une inspection semi-automatique des joints soudés est envisagée. Elle permet en effet la séparation des différentes composantes de l’image. L’alternative du contour actif comme méthode de segmentation des images radiographiques s’est imposée d’elle-même vue l’intérêt qu’elle représente. Dans ce papier nous proposons un modèle de contour actif pour extraire les défauts de soudures des images radiographiques, où nous mettons en œuvre des statistiques locales et globales des niveaux de gris pour guider le mouvement du modèle vers les frontières désirées. Aussi, d’autres stratégies sont exploitées pour accélérer l’évolution.

Keywords : image radiographique, segmentation de l’image, contour actif

Centre de Recherche en Technologies Industrielles - CRTI - www.crti.dz

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