模糊熵的区域合并和图割的快速矿岩分割

摘要：

目的 针对现有区域合并和图割的结合算法没有考虑矿岩图像模糊特性,导致分割精度和运行效率较低,模糊边缘无法有效分割的问题,利用快速递推计算的最大模糊2-划熵信息设置以区域为顶点的图割模型似然能来解决.方法 首先利用双边滤波器和分水岭算法对矿岩图像进行预处理,并将其划分为若干一致性较好的区域;然后利用图像在计算最大模糊2-划分熵时,目标和背景的模糊隶属度函数来设计图割能量函数似然能,使得能量函数更接近模糊图像的真实情况,期间为了提高最大模糊2-划分熵值的搜索效率,提出了时间复杂度为O(n2)的递推算法将模糊熵的计算转化为递推过程,并保留不重复的递推结果用于后续的穷举搜索;最后利用设计的图割算法对区域进行标号,以完成分割.结果 本文算法的分割精度较其他区域合并和图割结合算法提高了约23％,分割后矿岩颗粒个数的统计结果相对于人工统计结果,其误差率约为2％,运行时间较其他算法缩短了约60％.结论 本文算法确保精度同时,有效提高矿岩图像的分割效率,为自动化矿岩图像高效分割的工程实践提供重要指导依据.

关键词：矿岩图像、图像分割、模糊划分熵、递推算法、图割

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目91218301,61502396;西南财经大学中央高校基本科研业务费专项基金项目JBK150503;西南财经大学中央高校基本科研业务费青年教师成长项目JBK160135;宁夏自然科学基金项目NZ15054;互联网金融创新及监管四川省协同创新中心资助 National Natural Science Foundation of China91218301,61502396;Natural Science Foundation of Ninxia Province,ChinaNZ15054

在线出版日期：2016-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1307-1315