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Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

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__________________________________________________________________________________________<br />

traitement détecte ce type <strong>de</strong> faux défaut. A l’œil, la distinction <strong>entre</strong> <strong>les</strong> <strong>de</strong>ux est possible<br />

puisque l’œil est sensible à la taille du défaut <strong>et</strong> ne distingue pas <strong>les</strong> points isolés dus au bruit<br />

<strong>de</strong> l’image. C’est la raison pour laquelle nous utilisons <strong>les</strong> <strong>de</strong>scripteurs <strong>de</strong> contraste <strong>et</strong> <strong>de</strong> taille<br />

<strong>de</strong>s obj<strong>et</strong>s. Les variations d’épaisseurs du cordon représentent un problème plus important<br />

puisque non seulement el<strong>les</strong> peuvent avoir un contraste élevé mais également une taille<br />

importante. Puisque ces variations apparaissent essentiellement sur <strong>les</strong> bords du cordon, nous<br />

utilisons également l’information <strong>de</strong> position <strong>de</strong> l’obj<strong>et</strong> par rapport au bord du cordon. Les<br />

paramètres d’élongation <strong>et</strong> d’orientation du défaut sont utilisés pour distinguer la nature du<br />

défaut <strong>et</strong> pour le processus <strong>de</strong> recalage avec <strong>les</strong> défauts détectés lors du contrôle ultrasonore.<br />

II.2.1. Contraste sur bruit d'un obj<strong>et</strong><br />

Le paramètre <strong>de</strong> contraste-sur-bruit C b est obtenu à partir <strong>de</strong>s niveaux <strong>de</strong> gris moyens<br />

dans l'obj<strong>et</strong> détecté <strong>et</strong> dans son proche voisinage. Pour obtenir ce voisinage, chaque obj<strong>et</strong> est<br />

tout d'abord dilaté une première fois avec une taille égale à 1. L'obj<strong>et</strong> initial est dilaté une<br />

secon<strong>de</strong> fois avec une taille égale à 3. La soustraction logique <strong>de</strong> ces <strong>de</strong>ux obj<strong>et</strong>s constitue le<br />

fond associé à l'obj<strong>et</strong> (figure III.15.). L’intérêt <strong>de</strong> la première dilatation est <strong>de</strong> prévenir le<br />

risque que le fond <strong>de</strong> l’obj<strong>et</strong> soit superposé au défaut dans le cas où la taille <strong>de</strong>s défauts<br />

détectés est plus p<strong>et</strong>ite que la taille réelle du défaut.<br />

obj<strong>et</strong> détecté<br />

fond<br />

écart-type σ<br />

Image B<br />

Figure III.15. : image <strong>de</strong>s obj<strong>et</strong>s détectés <strong>et</strong> <strong>de</strong> leur voisinage : <strong>les</strong> obj<strong>et</strong>s détectés sont<br />

représentés en gris, chaque obj<strong>et</strong> est dilaté une première fois (obj<strong>et</strong> gris entouré <strong>de</strong> blanc)<br />

puis une secon<strong>de</strong> fois, la soustraction <strong>de</strong> ces <strong>de</strong>ux <strong>de</strong>rniers obj<strong>et</strong>s représente le voisinage <strong>de</strong><br />

chaque obj<strong>et</strong> (en noir), la moyenne <strong>de</strong>s niveaux <strong>de</strong> gris est calculée dans l’obj<strong>et</strong> <strong>et</strong> le fond<br />

tandis que le bruit est estimé par l'écart-type <strong>de</strong>s niveaux <strong>de</strong> gris mesuré sur une zone <strong>de</strong><br />

large dimension à droite <strong>de</strong> l'image (région sans défaut)<br />

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