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一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

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为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法.对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式(LBP)纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割.选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90％以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高.
An efficient method for adaptive segmentation of oil wear debris image

任松、徐雪茹、赵云峰、王小书

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重庆大学 煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室,重庆400044

H-minima技术 分水岭算法 颜色直方图 局部二值模式(LBP)纹理 Bhattacharyya系数 区域合并

国家自然科学基金

51774057

2019

北京航空航天大学学报
北京航空航天大学

北京航空航天大学学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.617
ISSN：1001-5965
年,卷(期)：2019.45(5)
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