基于形态学优化处理的标记符分水岭矿石图像分割

针对不同形状、颜色的堆积矿石在图像采集时出现粘连重叠、边缘模糊等问题,提出一种形态学优化处理的标记符分水岭算法对矿石图像进行特征识别与边界分割。首先采用双边滤波进行去噪处理,然后通过Canny边缘检测算子梯度化,得到梯度幅值图像;其次采用形态学优化处理,重构堆积矿石的几何特征信息,分割矿石颗粒边缘;最后将图像进行可视化处理,获得彩色矿石颗粒分割图像。在形态学优化处理过程中,通过阈值分割数来寻找结构元素最佳参数,再通过分割率来确定最优结构元素。结果表明,该方法比传统标记符水岭算法分割更精准,且不同结构元素及其参数的变化对矿石分割效果影响较大,分割差异显著,当矩形结构元素长10、宽5时,其分割率最高,为95.68%,分割效果最佳。     

基于种子点替代像素块算法的粘连细胞图像分割

提出了1种基于像素块扫描的种子点替代算法用于粘连细胞图像的分割。首先确定单个细胞平均面积,然后确定正方形像素块边长,并以此像素块对二值化图像进行扫描。将与像素块匹配的地方替换为1个种子点,得到种子点图像。采用分水岭分割算法得到分割图像并计数。实验结果表明,该文方法适用于细胞面积相差不大的各种粘连度的细胞图像,分割效果显著,准确率高于98%。     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

流域分割方法在储粮昆虫图像中的应用

在昆虫图像处理过程中,经常会出现昆虫图像粘连现象,如果不能有效地分割这些粘连部分会影响分析(如自动统计)结果的精确性。基于这一考虑,在对储粮昆虫图像进行分割时使用数学形态学中的流域分割方法。应用该算法对大量储粮米象群体图像进行了分割实验,实验证明,这种方法较之通常使用的腐蚀算法能更有效地分离粘连昆虫图像,减少了昆虫个体的丢失现象,减小昆虫个体的粘连对各种基于分割后图像所进行的操作的影响。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

动态图像颗粒粒度粒形测量装置

为了实现对固体颗粒粒度粒形参数的测量,设计了动态颗粒图像粒度粒形测量装置.该装置通过自由落体运动,使固体颗粒充分分散,避免了颗粒粘连重叠现象.通过对颗粒图像进行预处理,剔除与测量区边界连通的颗粒图像,使用高斯滤波算法消除噪声,利用轮廓检测算法确定颗粒的外接矩形,提取每个颗粒的图像.采用边缘检测算法检测颗粒图像的边缘数量,如果边缘数量超过1,则判定为离焦模糊图像,进而计算出颗粒的粒度粒形参数.实验结果表明:标定后单个像素的实际尺寸为6.0μm,测量范围为100~1 900μm.基本满足颗粒图像粒度粒形测量的要求,且精度较高,稳定可靠.     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

基于凹点匹配的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像中粘连区域不易分割的问题,提出了一种基于凹点匹配的分割算法。首先对图像进行预处理、阈值分割及形态学处理,再利用链码边界跟踪,计算分割结果中粘连区域边界曲率,找出图像中的凹点,最后根据判断准则对凹点进行匹配,并用分割线连接匹配的凹点,对粘连颗粒进行分割。通过对多幅颗粒粘连图像进行试验,结果表明该算法有较好的效果。     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图，与形态重构算法结合，得到颗粒图像的标识点图，用标识点图对距离灰度图进行分割，再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明，该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究

针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提 出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法。 该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分 割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检 测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布。 该方法可以快速检 测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅 度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工 检测的弊端,准确率可达到 98%以上。 通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、 降低人员成本具有积极作用。     

基于遗传算法最佳阈值分割的矿石图像分割

为了实现选矿的自动化,通过利用工业摄像机对传送带上的矿石颗粒图像进行采集,Matlab对采集的图像依次进行双边滤波降噪处理、遗传算法最佳阈值分割、分水岭分割、矿石颗粒像素标定以及像素面积检测的方法研究了矿石的粒度分布,结果表明：与人工筛分的数据进行对比,显示图像处理的结果在误差允许范围内。可见运用图像处理的方法进行矿石粒度的检测是可行的,能够为矿石的破碎提供数据指导,促进矿业生产的自动化和智能化。     

岩石薄片正交偏光图像的颗粒分割方法

为了解决图像分析技术应用于岩石薄片粒度分析一直受到图像分割效果的制约问题,提高岩石颗粒自动分割的准确性,提出了一种岩石薄片图像颗粒分割的新方法。该技术是以自主研制的图像采集系统为基础,通过序列图像获取、序列图像处理、多分割层叠加、SRM算法分割以及小面积合并处理等实现颗粒分割。实践表明该技术用于碎屑岩薄片粒度分析可以实现90%以上的颗粒准确分割,具有良好的实用性、可靠性和准确性,弥补了普通显微镜在粒度分析中的不足,具有较高的推广价值。     

融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

在金矿研磨过程中,矿石粒度大小对后期黄金冶炼起着至关重要的作用,是一个不可忽略的关键参数。为解决图像分割中多数矿石表面不规则、棱角多,粘连等问题,通过结合注意力与多尺度空洞卷积的Vit Transformer模型研究了矿石图像分割。首先使用ResNet34作为下采样主干,增强对金矿石的特征提取能力;其次采用Transformer模块解决长距离依赖问题,融合复合通道注意力空洞模块提升网络对金矿石边缘特征的提取能力,提高了网络的抗干扰能力并扩大感受野。实验结果表明：本文算法准确率达到95.84%,Dice系数达到94.69%,交并比(IoU)达到90.39%,错误率低至7.83%。与其他算法对比,本文方法精度、Dice系数、IoU更高,可以较好地完成矿石图像分割任务。     

基于细胞神经网的快速图像分割方法

细胞神经网(CNN)是一种局部互联的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点.首先利用CNN-PDE非线性异质扩散滤波对图像作预处理,随后给出了一种基于CNN的图像分割方法.分割试验结果及仿真时间估计表明,CNN分割方法能以非常快的速度完成相应处理,是高效可行的.     

基于模糊集与区域生长算法的胎儿下腔静脉血管超声分割

本方研究了胎儿下腔静脉血管在B型超声图像中的分割问题.B型超声使用方便,在临床中有广泛使用,但其图像有噪声多、对比度差的缺陷.为了有效地在B型超声图像中分割血管,提出了一种基于模糊集与区域生长算法的分割算法;该算法预先使用模糊集算法处理,以提高图像对比度;并使用基于梯度改进的自适应区域生长算法进行分割.实验以医生的手工分割结果作为金标准,并与阈值分割和水平集算法进行了对比.实验表明,该方法的准确度和稳定性高于阈值分割和水平集分割方法结果.     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于活动轮廓模型的在线铁谱图像分割研究

为了准确分割磨粒区域以得到油液中铁谱磨粒的含量，从而获取设备油品及故障信息，以图像可视在线铁谱传感器获取的磨粒图像为对象，引入了基于曲线演化理论和水平集方法的两个区域几何轮廓模型，即LBF模型及IR模型。通过对比这2种模型的分割效果发现：IR模型具有更高的分割准确率和更快的收敛速度。然后进一步分析了模型参数对分割结果的影响，得出不同磨粒浓度条件下对应最优分割效果和最短运算时间的分割参数值，为在线监测中磨粒图像分割参数的自适应选择提供了依据。实验结果表明，研究所采用的分割模型对于磨粒图像具有更高的分割准确率和收敛速度，为后续快速、准确计算油液中铁谱磨粒含量提供了保证。