一种基于标识的矿石图像分割方法

方挺 张亚萍

摘要：针对矿石图像中铁矿石相互粘连、大小不同、形态不规则等特点，提出基于双窗的局部均值阈值化算法，较好地将粘连的各矿石目标相互分离。结合孔洞填充、距离变换等算法获取矿石种子标记图像，利用基于标记改进的分水岭算法完成矿石图像分割。实验结果表明，该算法能有效分割粘连矿石，分割效果良好。

关键词：矿石图像分割；局部均值阈值化；孔洞填充；距离变换；分水岭算法

DOIDOI：10.11907/rjdk.161258

中图分类号：TP317.4文献标识码：A文章编号：1672-7800（2016）006-0215-03

参考文献：

[1]TESSIER J，DUCHESNE C，BARTOLACCI G.A machine vision approach to on-line estimation of run-of-mine ore composition on conveyor belts[J].Minerals Engineering，2007，20（12）： 1129-1144.

[2]PEREZ C A，ESTVEZ P A，VERA P A，et al.Ore grade estimation by feature selection and voting using boundary detection in digital image analysis[J].International Journal of Mineral Processing，2011，101（1-4）： 28-36.

[3]SALINAS R，RAFF U，FARFAN C.Automated estimation of rock fragment distributions using computer vision and its application in mining[J].IEE Proceedings-Vision，Image and Signal Processing，2005，152（1）： 1-8.

[4]ZHANG G Y，LIU G Z，ZHU H.Segmentation algorithm of complex ore images based on templates transformation and reconstruction[J].International Journal of Minerals，Metallurgy，and Materials，2011，18（4）： 385-389.

[5]王凤娥.改进后的分水岭算法在图像分割中的应用研究[D].济南：山东大学，2008.

[6]CHATTERJEE S，BHATTACHERJEE A.Genetic algorithms for feature selection of image analysis-based quality monitoring model：an application to an iron mine[J].Engineering applications of artificial intelligence，2011，24（5）： 786-795.

[7]朱聪.光学镜片表面疵病检测算法研究[D].成都：西南交通大学，2014.

[8]BAILEY D G.An efficient euclidean distance transform[M].Combinatorial Image Analysis.Springer.2005： 394-408.