矿岩颗粒图像分割方法研究综述

工业矿场中,各种矿岩颗粒的存在形式是复杂多变的,如何更好地分割各种岩块,直接影响着生产成本和设备需求。传统矿岩颗粒的分割以肉眼观察和描述为主,存在主观性差、实时性差、定量困难等问题,故将数字图像处理技术引入岩石分割研究中。针对矿岩颗粒图像分割,通过介绍传统和新型的图像分割方法,对国内已有的矿岩分割算法进行了概括总结,并对今后的矿岩颗粒图像分割方法进行了展望。     

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。     

深度图像引导的岩石颗粒分割方法

堆石料的形状、尺寸以及级配等参数直接影响堆石坝的稳定性和抗渗性能.当前主要采用人工的方式筛分堆石料,效率低下;而传统的图像分割算法分割精度低,无法准确测量岩石的参数信息.针对这一问题,本文提出一种深度图像引导的岩石颗粒分割方法.首先对深度图像进行预处理,去除深度图像的噪声;然后提取深度图像与可见光图像的随机特征和显著性...     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

一种自适应小目标图像分割方法

将遗传算法用于小目标图像分割,提出了目标在图像中所占比例的可能范围参数,并结合P-tile法和直方图熵法得到一种新的适应目标分割方法,该方法克服了传统P-tile法要求己知目标所占确切比例的缺陷,并利用遗传算法能自动在搜索空间内快速寻优的特点,可以推广到包含任意大小目标的图像分割问题上,用户可选择目标占整个图像面积的不同的“最小百分比”和“最大百分比”参数进行反复操作,得到多个不同结果,然后对这些结果做后续分析（如数据融合分析）,从而得到更加准确的判断,试验结果表明,该方法具有良好的分割质量,运算速度提高21.5%。     

基于自适应多尺度的血液细胞图像阈值分割方法研究

提出一个基于自适应多尺度滤波的阈值分割方法,对血液细胞图像进行了自动分割。首先,对图像原始直方图进行多尺度滤波,根据它的尺度空间图特性,确定合适的滤波尺度,然后完成对谷点由“粗”到“精”的定位,并作为阈值对原始图像进行分割;其次,利用松驰方法对分割图像作后处理;最后,将该方法与其他阈值分割方法做了分割性能的比较,证明了算法的有效性。     

几种图像分割算法在CT图像分割上的实现和比较

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割、区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨,并且结合实际ＣＴ片图例分别进行分割实验研究,得到较为满意和可用性强的结果,实验表明：瓶值分割对于ＣＴ切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割分割效果了;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂,计算时间较长,但对于边缘较平滑的区域,同样具有较好的实际效果,几种算法的评估为其在ＣＴ图像分割上的实际应用提供了科学依据。     

基于阈值的图像分割方法的研究

介绍了图像分割的定义和基于阈值选取的图像分割方法,分析了直方图阈值和最佳阈值法。     

基于Otsu阈值彩色图像分割方法研究

彩色图像的分割一直是现在研究的热点和难点,提出先分析彩色图像空间,转换成RGB图像,利用数据融合技术生成灰度图像,根据不同图像基于最大类间方差（Otsu）动态获取阈值,最后闽值判断分割图像。     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术,采用矩不变自动门限方法,对低于对比度的精子显微图像进行了自动分割,实验表明,该方法能够在较短的时间分分割出目标和背景,同时能克服二值比过程中出现的断线和粘连等问题,且方法简单,容易实现,具有较好的实用价值。     

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.     

一种新的棉花根系图像阈值分割方法

为了方便实现棉花原位根系的检测,提出了一种自动全局阈值分割方法,用于棉花根系图像分割.采用无损的数码设备成像法对棉花原位根系图像进行采集,使用自动全局阈值分割方法分割图像.该方法首先将采集到的原位根系图像进行空间转换,使采集到的图像在HSV空间下进行分割;然后,通过全局阈值分割的方法选择阈值将图像进行二值化处理,采用闭运算方法对二值图像进行初步降噪;最后,通过形状特征的筛选过滤图像中所有噪声,并筛选出图像中细长的根部特征.本算法可以有效抑制噪声和土壤杂质的影响,能够对根系进行准确地分割,是快速检测作物根系图像的有效办法.     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

Intelligent interpretation of digital images of rock joints based on pattern recognition

As a composition of rockmass,structural planes are one of the chief factors that can largely control the mechanical response of rockmass and its models of deformation and failure under the action of engineering load.Rock joints are a typical sort of structural planes,which are numerous,random and universal in the rockmass.So the measurement and statistics of rock joints are the basics for classifying rockmass grades,evaluating rockmass quality,and selecting physico-mechanical parameters of rockmass.However,the traditional in situ investigation using manual measuring tools is inefficient and costly.In order to improve the above-mentioned status,new methods to measure joints should be developed,which should be efficient,simple and convenient.The rapid developments of modern digital photography and digital image processing make it possible that digital photograph devices such as digital cameras or digital videos can be used to measure joints.So based on theories and methods of pattern recognition and image processing,the intelligent interpretation of digital images of rock joints is studied,and the corresponding computational method is also put forward for the first time.The procedure and results of intelligent interpretation of a joint image have been discussed in detail.     

土坡等圆心角斜条分法与经典条分法的比较

通过对等圆心角斜条分法(D条分法)及传统条分法求解安全系数过程的分析,定性地分析了D条分法与传统条分法的不同之处,再结合澳大利亚ACADS考核算例计算结果,对D条分法与传统条分法的差异加以定量分析,同时也对定性分析结论的正确性加以验证.结果表明,D条分法与传统条分法已经有很大程度的不同,当平均应力水平接近于0或1时,所得出的安全系数与传统条分法得出的安全系数的差异将更大,应直接采用平均应力水平来评价土坡的稳定性.     

基于CT图像的肺实质细分割综合方法

肺实质的分割是肺结节检测和诊断的基础,是肺部疾病计算机辅助诊断的关键步骤之一。针对肺部计算机断层扫描（computer tomography,CT)图像,采用最佳阈值法进行初步分割,去除背景,用结合上下文分析的区域生长法去掉气管、支气管,对左右肺连结的情况进行像素分析,分开左右肺,对提取出来的肺区用滚球法进行修复,得到肺实质图像。去除气管和分割左右肺的算法是针对肺部CT图像的特征提出的,具有简单高效的特点。实验表明,该综合方法的准确性和可靠性较高,有较好的应用前景。     

工业CT切片图像直接生成粗加工数控代码

对于可直接仿形加工的产品,提出了一种由产品工业CT切片图像直接生成粗加工数控代码的方法。首先对工业CT切片图像进行阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪获取产品的轮廓数据;然后进行内外轮廓判定,并据此将各个轮廓向内或向外偏移,以进行刀具半径补偿和加工余量预留;最后逐层划分加工区域得到粗加工刀具路径并有序连接,生成粗加工数控代码。在轮廓偏移步骤,提出了新的判定内外轮廓的方法。开发了软件系统,最后以实际应用案例验证了方法的有效性与实用性。     

可见光遥感图像中舰船目标检测的多阶阈值分割方法

针对遥感图像中海洋复杂背景下的海上舰船目标检测,提出了基于自适应多阶阈值分割舰船目标检测方法.使用该方法对Spot,Quickbird,Ikonos,Landsat等不同卫星数据来源、不同分辨率、不同内容的12 704个样本进行了试验,成功检测了1 104个目标中的1 098个,检测率达到99.5%,同时虚警率保持在较低水平.实验证明,该方法对遥感图像中的海上舰船目标检测适应性强、检测率高、稳定性好.     

数字钻孔图像岩体结构面自动化识别方法

数字钻孔摄像技术能准确获取钻孔中岩体结构面特征信息,针对现有数字钻孔图像分析人力需求量大、主观性强、计算量大的不足,研究提出方案实现数字钻孔摄像技术采集的钻孔内壁图像自动识别。首先,用二维伽马函数光照自适应矫算法对图像进行光照均匀处理,利用经过预训练的DexiNed网络对矫正后图像边缘进行特征提取;其次,提出Epremoval方法处理边缘点噪声提取感兴趣区域;最后,根据正弦曲线泰勒展开式对图像中的表征数据进行多项式拟合。通过对得到曲线进行计算、空间变换和数理变换得到岩体结构面参数。以某隧道工程的数字钻孔图像为例,研究提出的算法结果优于人工辅助判读结果。     

一种新的熵的提取方法在图像分割中的应用

针对正态云的正向云模型中熵的求法存在着误差大、计算量大的问题,提出了一种基于云理论的“3E”规则的熵的求法．首先将图像灰度信息作出统计,将波峰值作为Ex,再将距离波峰最近的第一个波谷值与波峰之间的距离作为3En最后通过一定规则微调得到符合条件的En.并通过实验将云模型与阈值法分割图像相结合,实验结果证明,该方法不但可以准确计算出己,使误差减少、计算量也较小,并且对图像分割效果好、效率高．