一種高效的油液磨粒圖像自適應分割方法
摘要：為了提高油液磨粒圖像的分割效果,優化磨粒自動識別工作的重要環節,提出了一種結合分水嶺算法及區域相似度合并的油液磨粒圖像自適應分割方法。對于待分割圖像,首先通過形態學重構和基于形態學的自適應H-minima技術對梯度圖像進行修正,利用分水嶺算法完成磨粒圖像的一次分割;其次提取分水嶺分割后同質區域的Lab顏色特征、局部二值模式(LBP)紋理特征作為區域的量化指標,基于Bhattacharyya系數分別計算區域間的顏色、紋理相似度,設計可以實現權重自適應調整的顏色、紋理特征融合規則,以此來獲取同質區域的綜合相似度矩陣,實現過分割區域的合并;最后基于統一的后處理算法完成磨粒圖像的完整分割。選擇60幅磨粒圖像對所提方法的分割效果進行測試,結果表明,單幅圖像的平均分割速度在12 s左右,分割正確率穩定在90%以上,所提方法避免了用戶在分割過程中對圖像的交互式處理,較好地平衡了分割效率和分割精度,自適應程度明顯提高。
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