【摘 要】
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为克服矿岩颗粒图像分割中的欠分割和过分割现象,基于矿岩颗粒图像的特性,提出一种结合多尺度分析与图论的矿岩颗粒图象分割算法。该算法首先利用图像多尺度变换缩小图像,以
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170147)
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为克服矿岩颗粒图像分割中的欠分割和过分割现象,基于矿岩颗粒图像的特性,提出一种结合多尺度分析与图论的矿岩颗粒图象分割算法。该算法首先利用图像多尺度变换缩小图像,以去噪和减少数据量,再利用改进的图论归一化割(Normalized Cut)算法来分割矿岩颗粒图像。对多种类型的矿岩颗粒图像进行了分割实验,并与阈值、分水岭、聚类分析及FCM等常用的分割方法进行比较。实验结果证明,研究的算法对岩石颗粒图像具有优于其它分割算法的效果,新算法应用到了大型露天矿爆堆中的岩石块度测量与分析,效果令人满意。
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