CN103942808A - 粘连岩石颗粒图像的分割方法 - Google Patents
粘连岩石颗粒图像的分割方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103942808A CN103942808A CN201410197488.1A CN201410197488A CN103942808A CN 103942808 A CN103942808 A CN 103942808A CN 201410197488 A CN201410197488 A CN 201410197488A CN 103942808 A CN103942808 A CN 103942808A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- region
- point
- rock
- corrosion
- rock particles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及岩石颗粒图像分割技术领域,特别是一种粘连岩石颗粒图像的分割方法,包括以下步骤:1、对原始岩石颗粒图像平滑后,采用动态阈值法二值化,得到二值图像;2、确定二值图像中表征岩石颗粒的区域并对各区域标号;3、分别对所述各区域进行如下处理:不断腐蚀区域的边界,每腐蚀一次边界,判断是否发生了区域分离,即颗粒分离,是则搜索分离段的局部分离点,否则继续腐蚀区域的边界;4、根据分离段的局部分离点回到原始岩石颗粒图像,通过搜索每一点的3x3邻域中最大梯度点,连接形成分离线;5、在原始岩石颗粒图像中根据分离线分离粘连的岩石颗粒。该方法有利于分割图像中粘连的岩石颗粒目标区域对象,具有良好的分离精度。
Description
技术领域
本发明涉及岩石颗粒图像分割技术领域,特别是一种粘连岩石颗粒图像的分割方法。
背景技术
在岩石图像分割方面,前人已经研究出了一些成熟的方法。对于岩石颗粒图像,其图像中常常会存在一些颗粒粘连、重叠在一起的现象,当前的众多分割方法还不能很好地解决这个问题。必须设计一种高效的分离方法把这些粘连的岩石颗粒自动准确地分离为单个颗粒,才能满足工业自动化应用需求。
当前很多分离方法都是基于凹点进行的,所谓凹点是指粘连的颗粒在连接处一般呈凹陷状。通过找出粘连颗粒边界上所有的凹点,然后对凹点进行配对得到分离点,再根据灰度值最小路径或边缘信息搜索分离线,进行颗粒的分离。基于凹点的分离方法,原理虽简单,但执行难度较大,特别是有些颗粒粘连处并不存在明显的凹点,导致此类算法在处理过程中存在很多问题。
为此,近年来人们也提出了一些其他的分离方法,如基于FCM和标记分水岭的岩石颗粒分割法等,但仍然存在许多不足,如小部分复杂的粘连颗粒还是无法成功分离。因此设计实现一种真正高效的粘连岩石颗粒分离方法是目前亟待研究的一个领域。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种粘连岩石颗粒图像的分割方法,该方法有利于分割图像中粘连的岩石颗粒目标区域对象,具有良好的分离精度。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种粘连岩石颗粒图像的分割方法,包括以下步骤:
步骤1:对原始岩石颗粒图像平滑后,采用动态阈值法二值化,得到二值图像;
步骤2:确定二值图像中表征岩石颗粒的区域并对各区域标号;
步骤3:分别对所述各区域进行如下处理:不断腐蚀区域的边界,每腐蚀一次边界,判断是否发生了区域分离,即颗粒分离,是则搜索分离段的局部分离点,否则继续腐蚀区域的边界;
步骤4:根据分离段的局部分离点回到原始岩石颗粒图像,通过搜索分离点对直连接线上每一点的3x3邻域中最大梯度点,连接形成分离线;
步骤5:在原始岩石颗粒图像中根据分离线分离粘连的岩石颗粒。
进一步的,在步骤3中,对区域进行边界腐蚀之前,首先计算该区域的面积,若面积小于第一阈值T1,则直接删除该区域,进行下一区域的处理。
进一步的,在步骤3中,对区域进行边界腐蚀并判断是否发生了区域分离,包括以下步骤:
步骤a1:腐蚀一次边界,保存全部边界点信息,并计算边界的凹点形状信息,计算区域数量,计算各区域最小外接矩形,获得各区域长宽比;
步骤a2:如果区域数量增加了,或者区域数量不变但腐蚀前后区域长宽比的差的绝对值大于设定的第三阈值T3,则判定发生了区域分离,搜索分离段的局部分离点,否则返回步骤a1继续腐蚀区域的边界。
进一步的,在步骤3中,搜索分离段的局部分离点包括以下步骤:
步骤b1:在刚腐蚀的那层边界上,找到分离段;
步骤b2:在分离段上选取两代表点P1、P2;
步骤b3:计算P1点、P2点所在两个位置之间的距离,若距离大于第四阈值T4,则判定P1点、P2点为真正的局部分离点,转步骤4,否则进行下一区域的处理。
进一步的,在步骤4中,按如下方法在原始岩石颗粒图像中搜索分离线:从局部分离点对P1点、P2点出发,在原始岩石颗粒图像中搜索分离直连接线P1-P2上每一点的3x3邻域中最大一阶导数点,连接形成分离线。
进一步的,在步骤5中,在原始岩石颗粒图像中,根据分离线把相应的区域分为两个区域,即完成一个粘连岩石颗粒的分离,然后判断所有区域是否都已处理完毕,是则分离结束,否则重复步骤3~5,进行下一区域的处理。
本发明的有益效果是有效地克服了现有技术对凹点要求严格的缺点,由于同时用到了二值图像和梯度图像的信息,提高了粘连区域的分割精度。该方法能实现对图像中粘连目标区域对象的合理有效分割,可获得很高的分割精度,具有非常广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明粘连岩石颗粒图像的分割方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1:对原始岩石颗粒图像平滑后,采用动态阈值法二值化,得到二值图像。
步骤2:确定二值图像中表征岩石颗粒的区域并对各区域标号。
步骤3:分别对所述各区域进行如下处理:不断腐蚀区域的边界,每腐蚀一次边界,判断是否发生了区域分离,即颗粒分离,是则搜索分离段的局部分离点,否则继续腐蚀区域的边界。
在步骤3中,对区域进行边界腐蚀之前,首先计算该区域的面积,若面积小于第一阈值T1(预设200,可根据岩石颗粒平均尺寸设置),则直接删除该区域,并判断所有区域是否都已处理完毕,是则分离结束,否则重复步骤3~5,进行下一区域的处理。
腐蚀一次区域边界的方法是:追踪区域的边界,按照从上到下,从左至右及逆时针方向搜索,并采用基于八邻域的链码保存所有边界点,当当前的边界点与边界扫描起点重合时,则判定一次边界腐蚀完成。
对区域进行边界腐蚀并判断是否发生了区域分离,包括以下步骤:
步骤a1:腐蚀一次边界,用链码形式保存全部边界点信息,并计算边界的凹点形状信息(凹点的角度小于第二阈值T2=60),计算区域数量,计算各区域最小外接矩形(FERRET方法),获得各区域长宽比。(计算每一边界点前后N个轮廓点所形成的夹角,如果夹角小于第二阈值T2=60,则判定当前边界点为凹点)
步骤a2:如果区域数量增加了,或者区域数量不变但腐蚀前后区域长宽比的差的绝对值大于设定的第三阈值T3(根据图像精度和平均目标尺寸预设),则判定发生了区域分离,搜索分离段的局部分离点,否则返回步骤a1继续腐蚀区域的边界。
在步骤3中,搜索分离段的局部分离点包括以下步骤:
步骤b1:在刚腐蚀的那层边界上,找到分离段。分离段的寻找按如下方法进行:在边界搜索未结束,即未与搜索起点重合前,如果当前搜索到的下一边界点为已搜索过的点,即颗粒重叠边界为1个像素的情况,或当前搜索到的下一边界点的邻域为已搜索过边界点,即颗粒重叠边界为2个像素以上的情况,则表明当前这一边界段是一个颗粒分离段。
步骤b2:为避免单点搜索产生的误差,在分离段上选取代表点P2。在分离段上选取代表点P2按如下方法进行:假设P1为当前边界搜索起点。(i)如果有新区域的产生,则分离段必处于两个颗粒的连接处,此时取分离段的中点为代表点P2;(ii)如果属于腐蚀前与腐蚀后区域的长宽比值变化很大而产生颗粒分离,则遵从靠近大颗粒进行分离的原则,若起点P1在分离段内,取进入分离段时的位置作为代表点P2,否则取退出分离段时的位置作为代表点P2。
步骤b3:计算P1点、P2点所在两个位置之间的距离,若距离大于第四阈值T4(根据图像精度预定),则判定P1点、P2点为真正的局部分离点,转步骤4,否则判断所有区域是否都已处理完毕,是则分离结束,否则重复步骤3~5,进行下一区域的处理。
步骤4:根据分离段的局部分离点回到原始岩石颗粒图像,通过搜索两局部分离点构成的分离点对直连接线上每一点的3x3邻域中最大梯度点(根据3×3邻域最大的梯度信息寻找每一个分离点),连接形成分离线;
在步骤4中,按如下方法在原始岩石颗粒图像中搜索分离线:从局部分离点对P1点、P2点出发,在原始岩石颗粒图像中搜索分离直连接线P1-P2的延长线(延长至原始岩石颗粒图像的区域边界相交处)上每一点的3x3邻域中最大一阶导数点,即最大梯度点,连接该些最大梯度点形成分离线。
步骤5:在原始岩石颗粒图像中根据分离线分离粘连的岩石颗粒。
在步骤5中,在原始岩石颗粒图像中,根据分离线把相应的区域分为两个区域,即完成一个粘连岩石颗粒的分离,然后判断所有区域是否都已处理完毕,是则分离结束,否则重复步骤3~5,进行下一区域的处理。
以上是本发明的较佳实施例,凡依本发明技术方案所作的改变,所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时,均属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:对原始岩石颗粒图像平滑后,采用动态阈值法二值化,得到二值图像;
步骤2:确定二值图像中表征岩石颗粒的区域并对各区域标号;
步骤3:分别对所述各区域进行如下处理:不断腐蚀区域的边界,每腐蚀一次边界,判断是否发生了区域分离,即颗粒分离,是则搜索分离段的局部分离点,否则继续腐蚀区域的边界;
步骤4:根据分离段的局部分离点回到原始岩石颗粒图像,通过搜索分离点对直连接线上每一点的3x3邻域中最大梯度点,连接形成分离线;
步骤5:在原始岩石颗粒图像中根据分离线分离粘连的岩石颗粒。
2.根据权利要求1所述的粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,在步骤3中,对区域进行边界腐蚀之前,首先计算该区域的面积,若面积小于第一阈值T1,则直接删除该区域,进行下一区域的处理。
3.根据权利要求1所述的粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,在步骤3中,对区域进行边界腐蚀并判断是否发生了区域分离,包括以下步骤:
步骤a1:腐蚀一次边界,保存全部边界点信息,并计算边界的凹点形状信息,计算区域数量,计算各区域最小外接矩形,获得各区域长宽比;
步骤a2:如果区域数量增加了,或者区域数量不变但腐蚀前后区域长宽比的差的绝对值大于设定的第三阈值T3,则判定发生了区域分离,搜索分离段的局部分离点,否则返回步骤a1继续腐蚀区域的边界。
4.根据权利要求1所述的粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,在步骤3中,搜索分离段的局部分离点包括以下步骤:
步骤b1:在刚腐蚀的那层边界上,找到分离段;
步骤b2:在分离段上选取两代表点P1、P2;
步骤b3:计算P1点、P2点所在两个位置之间的距离,若距离大于第四阈值T4,则判定P1点、P2点为真正的局部分离点,转步骤4,否则进行下一区域的处理。
5.根据权利要求4所述的粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,在步骤4中,按如下方法在原始岩石颗粒图像中搜索分离线:分别从局部分离点P1、P2出发,在原始岩石颗粒图像中搜索分离直连接线P1-P2上每一点的3x3邻域中最大一阶导数点,连接形成分离线。
6.根据权利要求5所述的粘连岩石颗粒图像的分割方法,其特征在于,在步骤5中,在原始岩石颗粒图像中,根据分离线把相应的区域分为两个区域,即完成一个粘连岩石颗粒的分离,然后判断所有区域是否都已处理完毕,是则分离结束,否则重复步骤3~5,进行下一区域的处理。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410197488.1A CN103942808B (zh) | 2014-05-12 | 2014-05-12 | 粘连岩石颗粒图像的分割方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410197488.1A CN103942808B (zh) | 2014-05-12 | 2014-05-12 | 粘连岩石颗粒图像的分割方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103942808A true CN103942808A (zh) | 2014-07-23 |
CN103942808B CN103942808B (zh) | 2017-05-10 |
Family
ID=51190459
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410197488.1A Expired - Fee Related CN103942808B (zh) | 2014-05-12 | 2014-05-12 | 粘连岩石颗粒图像的分割方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103942808B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106447669A (zh) * | 2016-04-08 | 2017-02-22 | 潍坊学院 | 基于圆形蒙版面积比率判别的粘连颗粒图像凹点分割方法 |
CN107146233A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-08 | 四川大学 | 基于岩石薄片偏光序列图的颗粒分割方法 |
CN107408301A (zh) * | 2015-03-19 | 2017-11-28 | 诺贝尔生物服务公司 | 使用通道检测对图像数据中的对象的分割 |
CN109087308A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-25 | 重庆科技学院 | 一种基于数学形态学的岩石颗粒分割方法 |
CN109801308A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-24 | 西安电子科技大学 | 粘连类圆形目标图像的分割方法 |
US10970844B2 (en) | 2018-07-25 | 2021-04-06 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Image segmentation method and device, computer device and non-volatile storage medium |
CN113221909A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-06 | 佛山育脉科技有限公司 | 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113781503A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-10 | 中铁工程装备集团有限公司 | 岩碴图像分割方法及装置 |
-
2014
- 2014-05-12 CN CN201410197488.1A patent/CN103942808B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107408301A (zh) * | 2015-03-19 | 2017-11-28 | 诺贝尔生物服务公司 | 使用通道检测对图像数据中的对象的分割 |
CN106447669A (zh) * | 2016-04-08 | 2017-02-22 | 潍坊学院 | 基于圆形蒙版面积比率判别的粘连颗粒图像凹点分割方法 |
CN106447669B (zh) * | 2016-04-08 | 2019-01-25 | 潍坊学院 | 基于圆形蒙版面积比率判别的粘连颗粒图像凹点分割方法 |
CN107146233A (zh) * | 2017-04-24 | 2017-09-08 | 四川大学 | 基于岩石薄片偏光序列图的颗粒分割方法 |
CN107146233B (zh) * | 2017-04-24 | 2020-10-23 | 四川大学 | 基于岩石薄片偏光序列图的颗粒分割方法 |
CN109087308B (zh) * | 2018-07-17 | 2020-10-20 | 重庆科技学院 | 一种基于数学形态学的岩石颗粒分割方法 |
CN109087308A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-25 | 重庆科技学院 | 一种基于数学形态学的岩石颗粒分割方法 |
US10970844B2 (en) | 2018-07-25 | 2021-04-06 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Image segmentation method and device, computer device and non-volatile storage medium |
CN109801308A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-24 | 西安电子科技大学 | 粘连类圆形目标图像的分割方法 |
CN109801308B (zh) * | 2018-12-28 | 2022-10-18 | 西安电子科技大学 | 粘连类圆形目标图像的分割方法 |
CN113221909A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-08-06 | 佛山育脉科技有限公司 | 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113221909B (zh) * | 2021-05-12 | 2023-01-31 | 佛山育脉科技有限公司 | 图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113781503A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-10 | 中铁工程装备集团有限公司 | 岩碴图像分割方法及装置 |
CN113781503B (zh) * | 2021-09-14 | 2024-03-22 | 中铁工程装备集团有限公司 | 岩碴图像分割方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103942808B (zh) | 2017-05-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103942808A (zh) | 粘连岩石颗粒图像的分割方法 | |
CN105931295B (zh) | 一种地质图专题信息提取方法 | |
Bai et al. | Splitting touching cells based on concave points and ellipse fitting | |
Yuan et al. | Robust lane detection for complicated road environment based on normal map | |
WO2021051604A1 (zh) | Osd的文字区域的识别方法、装置及存储介质 | |
TWI479431B (zh) | 物件追蹤方法 | |
CN102663700B (zh) | 粘连颗粒二值图像的分割方法 | |
CN103218618A (zh) | 一种基于遥感数字图像的公路路线自动提取方法 | |
CN109001757A (zh) | 一种基于2d激光雷达的车位智能检测方法 | |
CN104240220A (zh) | 用于基于图像分割血管的设备和方法 | |
CN102881017B (zh) | 一种细胞分离方法 | |
CN103942809A (zh) | 检测岩石图像中节理裂隙的方法 | |
Joo et al. | Real-time depth-based hand detection and tracking | |
Parida et al. | Transition region based single and multiple object segmentation of gray scale images | |
CN102147922A (zh) | 灰度图像二维Otsu折线阈值分割法 | |
KR20180070258A (ko) | 주행상황에서의 동시적 물체 인식 및 학습 방법 | |
Ecins et al. | Cluttered scene segmentation using the symmetry constraint | |
CN102708367A (zh) | 基于目标轮廓特征的图像识别方法 | |
CN109543498A (zh) | 一种基于多任务网络的车道线检测方法 | |
Chen et al. | Image segmentation based on mathematical morphological operator | |
Chadha et al. | A robust rapid approach to image segmentation with optimal thresholding and watershed transform | |
CN104504692A (zh) | 基于区域对比度的图像中显著对象的提取方法 | |
Kumar et al. | An efficient algorithm for text localization and extraction in complex video text images | |
Zhi-Hong | Lane detection and car tracking on the highway | |
Ray et al. | Simplified novel method for edge detection in digital images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20170510 Termination date: 20200512 |