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论文研究-基于图像腐蚀和区域生长的煤矸石图像分割算法 .pdf 评分:

基于图像腐蚀和区域生长的煤矸石图像分割算法,宋永宝,孙伟,图像分割在煤矸石自动分选中具有十分重要的作用,本文通过分析煤矸石图像特点,提出了一种融合图像腐蚀和区域生长的图像分割算法
山国武技记文在线 http://www.paper.edu.cn 如果采用边缘检测的方法,将产生些假边缘和空白,且在连接的过程中由于些边缘不是 很清晰,在连接的过程中回产生间断和空白,这直接影响了图像分割的效果。 因此本文采用区域成长算法。但是,采用传统的区或生长的方法,很难将这些小的颗粒 滤除掉,如果减小阈值的方法,则会产生欠生长;如果采取增大阈值的方法,则会产生过生 长。在图像没有任何先验知识的情况下,要取得一个合适的阈值是比较困难的,在有些情况 下甚至是不可能的。图3是当阈值分别为10和50时的区域生长结果。 图2待处理矸石图像 图3阈值为10和50情况下的处理结果 由图3可知,分割结果出现了非常明显的欠生长和过生长。由于煤矸石现场的特殊性, 拍得的有些图像甚至在1-70之间的任阈值都不能达到满足处理条件的效果。 针对上述情况,本文设计了一种融合图像腐蚀和区域生长的图像分割算法,在处理图像 的过程中,宄对图像进行预处理,经过压缩和直方图均衡化,然后通过分析直方图选取适当 的阈值,根据现场拍得的50多张矸冇图片的直方图分析,本文中选择阈值为50。根据小于 25mm的颗粒都看做噪声这一要求,选择图像麽蚀的半径为2,实际的处理结果证明,这一 半径选择效果很妤。然后将图像腐蚀后的图像运用区域生长算法分割。 具体步骤如下 (1)、对采得的原始图像进行图像压缩 2)、对压缩的图像进行直方图均衡化 (3)、通过设定合适的腐蚀半径对原图像采取图像腐蚀处理 (4)、选择合适的种子和阈值对腐蚀后图像进行区域生长 (5)、将处理后的图像和原图像做“与”运算,得到边缘清晰的大块矸石图像 在 matlab70上做仿真,结果如图4 山国武技记文在线 http://www.paper.edu.cn 原始图象 腐蚀后图像 未绎腐蚀结果 腐蚀后结果 末经腐蚀结果 腐蚀后结果 未经腐蚀结果 腐蚀后结果 图4仿真结果 通过图4的仿真结果可以看出,在未融合腐蚀算法之前,图像处理存在明显的过生长情 况,而在融合了腐蚀算法之后,腐蚀后的图像轮廓清晰,可以有效的去除暝声和小颗粒的影 响,对于区分大块矸石和小的颗粒有很好的效果。 最后,对图像进行复原,结果如图5所示。有利于下一步对煤和矸石的区分。 还原后矿石图像 图5还原后矸石图像 结论 通过仿真结果可以看出,融合了图像腐蚀和区域生长的图像分割算法,对于小颗粒去噪 具有很好的效果,且得到的轮廓清晰、完整、准确,有效的避免了区域生长算法的过生:长和 欠生长的问题,取得很好的效果。通过仿真表明,经过图像腐蚀,阈佰可选择范围变大。由 于煤矸石图像只有边缘区分不明显,矸石图像和背景图像像素相似度较高笭特点,在本算法 成功用于煤矸石图像分割之后,对其它边缘模糊的佟像处理具有很好的参考和借鉴作用。 由于本文阈值选取主要依靠实际经验,设计个适合每张图片的自动阈值选取方法是 下一步的重点。 4 山国武技记文在线 http://www.paper.edu.cn 参考文献 [.Rafael C. Gonzalez Digital Image Processing Using Matlab [M]. Beijing, Publishing I louse of Electronics Industry.2004.407-411 [2].田浩,葛秀慧,王顶数字图像处理原理与应用[M]北京,清华大学出版社2007109-111 [3]朱秀昌,刘峰,胡栋数字图像处理与图像通信[Ⅵ].北京,北京邮电大学出版社.2002.150-151 [4]. Li W, Huang H, Zhang D. A Color Image Segmentation Method Based on Automatic Seeded Region Growing[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Automation and Logistics, 2007: 1925-1929 Song Yong-bao, Sun Wei, Dong Lifang, Zhao Jun, Yc jialiang School of Information and Electrical Engineering. China University of Mining and Technology, Xuzhou Jiangsu, China, (221008) Image Segmentation plays a very important role in auto-selecting of coal gangue. By analyzing the image characleristics of gangue, this paper designs an image segmentation algorithm based on image eroding and region growing and analyses the characteristics of image eroding and region growing and gives the radius of image eroding and the threshold of region growing. This paper compares the threshold range,gives the right threshold of region growing.Through Matlab simulation results show that the effects of this algorithm for Gangue image segmentation is good and can separate the large gangue effectively, and the range of the threshold of the region growing is bigger. This algorithm is a good example for the image with bad edge. In the end, we restore the gangue image, and get the gangue image expected Image Eroding; Region Growing; Coal Gangue; Image Segmentation 作者简介:宋永宝:1985,男,中国矿业大学信电学院硕士研究生,主要研究兴趨包括图像 处理和复杂系统先进控制。

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2019-08-14 上传 大小:275KB
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