| 基于爆破矿石图像分割优化算法的大块率统计方法 |
| |
| 引用本文： | 毛亚纯,樊硕,曹旺,李时.基于爆破矿石图像分割优化算法的大块率统计方法[J].东北大学学报(自然科学版),2023(5):705-711. |
| |
| 作者姓名： | 毛亚纯 樊硕 曹旺 李时 |
| |
| 作者单位： | 1. 东北大学资源与土木工程学院;2. 沈阳城市建设学院土木工程学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(52074064)；;国家重点研发计划项目(2016YFC0801602)； |
| |
| 摘 要： | 矿石图像分割效果受光照条件、目标密集性及边缘对比度低等因素制约，致使大块率统计精度偏低.为此以鞍千矿爆破矿石图像为数据源，首先利用双边滤波算法去除特征增强后的图像噪声，然后分别采用自适应阈值算法和整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection, HED)算法初步分割矿石图像，再利用形态学和去除连通域算法去除因矿石表面纹理形成的分割孔洞，进一步融合两种分割结果，引入基于距离运算的分水岭算法消除矿石图像欠分割现象，最终实现矿石图像的优化分割.研究结果表明，该方法可有效提高爆破矿石图像分割准确性，实现露天矿爆破大块率精确统计，为爆破效果智能评价提供技术支持.
|
| 关 键 词： | 爆破大块率 矿石图像分割 HED算法 自适应阈值算法 分水岭算法 |
|
|
