聚类分析
人工智能
分割
比例(比率)
计算机视觉
图像分割
计算机科学
模式识别(心理学)
基于分割的对象分类
尺度空间分割
图像(数学)
地理
地图学
作者
Chunhua Yang,Jinying Yang,Xue-min Mou,Kaijun Zhou,Weihua Gui
出处
期刊:Dianzi yu xinxi xuebao
[Chinese Academy of Sciences, Institute of Electronics]
日期:2011-03-22
卷期号:30 (6): 1286-1290
被引量:17
标识
DOI:10.3724/sp.j.1146.2006.01980
摘要
该文针对矿物浮选过程泡沫图像质量不理想、气泡大小形状灰度不均的问题,提出一种基于聚类预分割和高低精度距离重构的泡沫图像分割方法。首先,利用k-均值聚类进行前景泡沫与背景矿浆彩色图像分割,依据灰度分布和形状分布特征对提取到的泡沫图像进行滤波;然后,基于形态重构提出结合高低精度距离变换对距离图像进行重构,同时利用面积重构h顶改进变换为分水岭变换提取准确的特征标识;最后利用分水岭算法得到分水线,从而完成浮选泡沫的分割。由分割后的泡沫图像可统计分析出气泡个数与尺寸等物理特征参数从而为浮选控制提供依据。仿真结果表明了方法的有效性。
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