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Microsc. Microanal. Microstruct.
Volume 7, Number 2, April 1996
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Page(s) | 143 - 152 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/mmm:1996110 |
DOI: 10.1051/mmm:1996110
A Texture Analysis Approach to Corrosion Image Classification
Stefan Livens1, Paul Scheunders1, Gert Van de Wouwer1, Dirk Van Dyck1, Hilde Smets2, Johan Winkelmans2 et Walter Bogaerts21 RUCA University of Antwerp, Visielab, Department of Physics, Groenenborgerlaan 171, 2020 Antwerpen, Belgium
2 K. U. Leuven, Department of Metallurgy and Materials Engineering, de Croylaan 2, 3001 Leuven, Belgium
Abstract
A method is described for the classification of corrosion images using
texture analysis methods.
Two morphologies are considered: pit formation and cracking.
The analysis is done by performing a wavelet decomposition of the images,
from which energy feature sets are computed.
A transform that turns the wavelet features into rotation invariant
ones is introduced.
The classification is performed with a
Learning Vector Quantization network and comparison is made with Gaussian
and k-NN classifiers.
The effectivity of the method is shown by tests on a set of 398 images.
Résumé
Une méthode pour la classification des images corrosives
par des méthodes d'analyse de texture est expliquée.
On considère deux morphologies : la formation de cavités et
la fissuration.
L'analyse est faite par une décomposition en ondelettes avec laquelle
des caractéristiques d'énergie sont calculées.
Une transformation est introduite
qui rend les caractéristiques d'ondelettes
invariantes sous rotation.
La classification est faite par
"Learning Vector Quantization" et
est comparée avec des classificateurs Gaussien et k-NN.
L'efficacité de la méthode est démontrée
par des tests sur une collection de 398 images.
4230S - Pattern recognition.
4230V - Image processing and restoration.
8160 - Corrosion, oxidation, etching, and other surface treatments.
6220M - Fatigue, brittleness, fracture, and cracks.
8170 - Materials testing.
Key words
corrosion testing -- crack detection -- cracks -- image classification -- image texture -- corrosion image classification -- texture analysis -- pit formation -- cracking -- wavelet decomposition -- rotation invariant features -- Learning Vector Quantization network -- Gaussian classifiers -- k NN classifiers
© EDP Sciences 1996