산업용 CT 균열 분할은 산업용 CT 영상 처리에서 중요한 기술이며, CT 영상에 존재하는 인공물, 잡음 등의 간섭은 균열 분할에 큰 어려움을 초래한다. CT 영상 내 균열 분할 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 CT 영상 내 균열의 특성을 분석하고 Hessian 행렬과 서포트 벡터 머신을 결합한 CT 영상 균열 인식 및 분할 방법을 제안한다. 먼저 Hessian 행렬을 기반으로 한 다중해상도 필터링 방법을 사용하여 CT 영상 내 선형 구조를 추출하고 추출된 선형 구조의 대비를 향상시킨다. 그 다음 영상 픽셀의 회색도 공간 분포 규칙을 이용해 선형 구조 영상의 텍스처 특징 정보를 추출한다. 이어 방사 기저 함수 기반 서포트 벡터 머신으로 균열 인식 분류기를 학습시키고, 학습된 모델을 사용하여 테스트 영상 내 균열 위치의 영역을 찾아낸다. 마지막으로 자동 임계값 분할 알고리즘을 사용해 CT 영상 내 균열을 얻는다. 실험 결과 Hessian 행렬과 서포트 벡터 머신을 결합한 분할 방법이 영상 내 비대상 영역을 억제할 수 있어 알고리즘의 간섭 저항성을 향상시키며, 균열 부분 영상 인식 정확도는 94.5%에 달해 실제 공학적 응용 가치가 있음을 보여준다.

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