A segmentação de fissuras em imagens de tomografia computadorizada industrial (CT) é uma técnica crucial no processamento de imagens CT, enquanto artefatos, ruídos e outras interferências nas imagens CT apresentam grandes desafios para a segmentação de fissuras. Para melhorar a precisão da segmentação de fissuras em imagens CT, este artigo propõe um método de reconhecimento e segmentação de fissuras que combina a matriz Hessiana e a máquina de vetores de suporte, com base na análise das características das fissuras nas imagens CT. Primeiramente, utiliza-se um método de filtragem multiescala baseado na matriz Hessiana para extrair estruturas lineares nas imagens CT e melhorar o contraste dessas estruturas; em seguida, extrai-se a informação das características de textura da imagem das estruturas lineares com base na distribuição espacial dos níveis de cinza dos pixels; depois, uma máquina de vetores de suporte baseada em função de base radial é usada para treinar um classificador de reconhecimento de fissuras; em seguida, o modelo treinado é utilizado para localizar as regiões contendo fissuras nas imagens de teste; finalmente, um algoritmo automático de segmentação por limiar é empregado para obter as fissuras nas imagens CT. Os resultados experimentais mostram que o método de segmentação que combina a matriz Hessiana e a máquina de vetores de suporte é capaz de suprimir as áreas não-alvo na imagem, melhorando a resistência do algoritmo a interferências, com uma taxa de precisão de reconhecimento de subimagens de fissuras atingindo 94,5%, possuindo valor prático em aplicações de engenharia.

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