论文部分内容阅读
在硅钢片微表面的复杂纹理下,最大类间方差法、最大熵值法等传统分割算法在缺陷分割时不能取得良好的分割效果;传统区域生长算法需要人工选择种子点,存在一定的主观性,效率比较低;据此,提出一种基于形态学和自动选择种子的区域生长算法。首先将图像转化为灰度图像,进行阈值分割,再利用形态学开运算过滤掉竖直纹理方向的噪声,以各轮廓中心作为起始种子点获得种子点集;根据种子点集,进行区域生长,让分割的轮廓更加贴近真实缺陷形状,得到最终缺陷分割图像。实验证明该方法能达到传统区域生长的分割效果,且不需要人工选择种子点。