[发明专利]多特征与多层次结合的矿石粒度图像分割方法

摘要

本发明公开了一种多特征与多层次结合的矿石粒度图像的分割方法。该分割方法首先对图像进行双边滤波和基于积分图像的局部自适应阈值化，然后对二值化图像进行滤波与距离变换，最后将进行分水岭变换后的图像与二值图像叠加获得第一层的分割；第一层分割结束后，利用两个矿石粘连出存在凹点的特征，用提出的圆形模板的方法检测所有的初始分割的分割线。如果该分割线两边都存在凹点，则保留分割线，否则去除掉该错误的分割线。通过利用矿石图像的亮度和形状特征，进行两层的分割，获得了理想的结果，为后续的粒度测量提供了更高的可靠性。本发明使用范围广泛，实时性好，检测精度高，且具有安装方便，成本低廉等优点。

主权项

1.多特征与多层次结合的矿石粒度图像分割方法，其特征在于步骤如下：1）、将CCD相机和照明设备放于矿石传送带上方获取矿石的粒度图像，相机拍摄范围是覆盖整个传送带宽度区域；2）、首先将待测图像转换成灰度图像，然后对该灰度图像进行双边滤波处理；3）、计算滤波后图像的积分图像，然后利用积分图像对滤波图像进行局部二值化处理，获取滤波图像的二值图像；设滤波后的积分图像为I（x,y），f（x,y）为滤波后图像，BW(x,y)为二值化后图像，则二值化公式如下式（1）所示公式中(x,y)为图像中像素点的坐标；每个像素点的判定阈值T_阈值通过以下公式（2）计算以要计算的像素点为中心，开一个宽度为s的窗口，s取值为图像宽度的1/10），T_阈值则由窗口大小范围内的像素值计算；上式中count为矩形窗口内的像素点个数，sum为该窗口内所有像素点的灰度值的和，参数t取值为15；公式（2）中的count和sum计算方法如下：sum=I(x₂,y₂)-I(x₂,y₁-1)-I(x₁-1,y₂)+I(x₁-1,y₁-1)      （3）count=(x₂-x₁)×(y₂-y₁)                      （4）式中I（x,y）为计算好的积分图像，x₁=x-s/2，x₂=x+s/2,y₁=y-s/2,y₂=y+s/2；4）、对二值化后的图像BW(x,y)保存，然后对二值化图像做距离变换；5）、对距离变换后的图像进行双边滤波；6）、对步骤5）中获取的滤波图像进行分水岭算法分割；分水岭算法分割后的图像会被分成多个区域，其中分割线的像素值为0，而非分割线区域则为1；记该分割后的图像为S(x,y)，由步骤2）获得的二值图像为BW(x，y)；做如下处理：两幅图像的像素值均为0或1，则将两幅图像做与运算并保存，即两幅图像中像素值均为1的像素点置1，其余点置为0；7）、步骤6）分水岭分割完成后会形成很多分割线，这些分割线组成了每个区域的边界；然后对步每条分割线的两个端点和端点周围的区域进行凹曲度测量，利用圆形模板判断该两个端点是凹的形状还是比较平坦或者突出的形状；如果分割线两端的端点均不存在凹形，则将该分割线判定为错误的分割线，并去除；如果该分割线存在凹点，则保留该分割线；凹曲度通过以下公式测量concave=|Ai||L|]]>其中，L表示圆形模板的周长，i表示目标轮廓的每个点，A_i则为位于矿石内部的圆弧的弧长；让圆形模板遍历粘连颗粒区域边界的每一个点，并计算相应的concave值，则会得到每个点的凹曲程度；通过设定阈值T为0.55-0.6，如果大于阈值则判定为凹点。