基于模糊综合评判的在线图像分割

基于模糊综合评判的在线图像分割

论文摘要

为使矿岩块度在线检测能精确和快速地进行,提出了一种自适应阈值分割算法:首先选取全局自动阈值分割算法粗分割图像,然后针对粗分割效果较差的目标区域,重复利用阈值分割算法直到无区域可分离。在重复分割前,利用模糊综合评判方法对每一个目标物体的参数(尺寸,形状及梯度等)进行综合评价,若该目标为非正常块度,对其进行重复分割。通过对一次矿山爆破的300多幅矿岩块度图像进行测试表明:在线图像分割算法与新近的聚类分析及图论最小割算法相比,不仅简单而且具有较好的分割效果,在保证在线处理速度的要求下,分割准确率达95%以上,可有效地扩展应用在其它颗粒在线检测系统中。

论文目录

  • 1 图像预处理和初始分割
  •   1.1 图像的预处理
  •   1.2 图像初始分割
  • 2 基于模糊评判的图像分割
  •   2.1 区域特征参数定义
  •   2.2 矿岩块度参数模糊综合评判
  • 3 试验结果及与其它算法的比较
  •   3.1 模糊综合评判结果
  •   3.2 最终分割结果及与其它算法的比较
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 林坚普,王卫星,严群,郭太良,姚剑敏,林志贤,白莉娜

    关键词: 矿岩块度,图像分割,模糊综合评判,自适应阈值

    来源: 有色金属(矿山部分) 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用

    单位: 福州大学物理与信息工程学院,瑞典皇家工学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61170147),",十三五",国家重点研发计划项目(2016YFB0401503)

    分类号: TD801;TP391.41

    页码: 99-107

    总页数: 9

    文件大小: 504K

    下载量: 53

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