油液磨粒图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种油液磨粒图像分割方法，包括步骤：1)基于自适应H‑minima技术完成磨粒图像的分水岭分割；2)基于Lab颜色空间提取磨粒图像的颜色特征参数；3)基于LBP图谱提取磨粒图像的纹理特征参数；4)基于巴氏距离确定分水岭同质区域的相似度；5)基于相似度矩阵自动标记种子区域；6)基于区域合并准则完成分水岭同质区域的合并；7)基于形态学处理对区域合并图像进行修正，完成图像分割。本发明专利技术通过在分割流程的各个环节中实现关键参数的自适应调整，极大地提高了算法的普适应。与现有方法相比，本发明专利技术涉充分利用了彩色磨粒图像承载的信息，分割过程清晰完整、分割结果稳定，极大地提高了磨粒分割工作准确程度。

Oil Abrasive Image Segmentation Method

The invention discloses an oil abrasive image segmentation method, which includes steps: 1) watershed segmentation of abrasive image based on adaptive H_minima technology; 2) color feature parameters of abrasive image are extracted based on Lab color space; 3) texture feature parameters of abrasive image are extracted based on LBP atlas; 4) similarity of watershed homogeneous region is determined based on Barkhault distance; 5) similarity is based on similarity; Matrix automatically labels seed regions; 6) merge watershed homogeneous regions based on region merging criterion; 7) correct merged region images based on morphological processing to complete image segmentation. The invention greatly improves the general adaptability of the algorithm by realizing the adaptive adjustment of key parameters in each link of the segmentation process. Compared with the existing methods, the present invention makes full use of the information carried by the color abrasive image, has clear and complete segmentation process, stable segmentation results, and greatly improves the accuracy of abrasive segmentation.

【技术实现步骤摘要】
油液磨粒图像分割方法
本专利技术涉及油液磨粒分析
，尤其涉及一种普适的铁谱磨粒图像分割方法。
技术介绍
铁谱图像分割是开展油液磨粒分析技术的关键环节，分割图像是磨粒自动识别工作开展的前提，分割精度与分割效率直接影响着磨粒自动识别工作的准确程度。受设备运行工况复杂性的影响，油液中存在的磨粒呈现出形状多样性与纹理多样性，突出表现在粒径、厚度、边缘、表面、背景等方面，导致磨粒图像出现显著的类内差异性和类间差异性。在磨粒图像存在显著差异性的影响下，将现行的铁谱磨粒图像分割技术应用到不同的磨粒图像分割工作时，过分割或欠分割现象始终处于不可控的状态，需要在分割算法的基础上引入形态学后处理等过程来对分割结果进行大幅度的修正，因此分割结果的好坏过分依赖于分割人员的交互式处理，这种方法下虽然保证了每张磨粒图像的精确分割，但是随着磨粒图像数量的增加，分割工作的任务量会明显增加，使得磨粒自动识别工作的意义难以获得凸显。因此，如何提高分割算法的自适应程度、最大限度地减少人员对分割过程的交互式影响，是油液磨粒图像分割领域丞待解决的关键问题之一，也是实现磨粒识别工作流程自动化的关键问题之一。目前在磨粒自动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种油液磨粒图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对待分割图像进行灰度形态学重构，提取梯度图像，基于H‑minima技术对梯度图像进行修正，H及其修正值H’的设定如下：

【技术特征摘要】
1.一种油液磨粒图像分割方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对待分割图像进行灰度形态学重构，提取梯度图像，基于H-minima技术对梯度图像进行修正，H及其修正值H’的设定如下：H’＝β·H(0＜β≤1)(2)式中：M0、M1、M2分别表示修正梯度图像的均值、局部极小值的均值和局部极大值的均值，β为定值修正因子；对修正梯度图像进行分水岭变化，完成磨粒图像的一次分割，获取分水岭同质区域；2)在Lab颜色空间中完成分水岭同质区域颜色特征的提取：将磨粒图像从RGB空间转化到Lab空间，将L通道、a通道、b通道图像分别压缩至N个颜色等级，获取分水岭分割图像中各个同质区域的颜色值，依次提取各个区域的颜色分布直方图，并对其进行归一化处理；3)基于LBP图谱完成分水岭同质区域纹理特征的提取：在半径为R的区域内确定P个采样点，获取LBP图谱，基于LBP图谱计算分水岭分割图像中各个同质区域的纹理分布直方图，并对其进行归一化处理；4)基于Bhattacharyya系数分别完成颜色、纹理归一化分布直方图的相似性度量，同质区域Rm与Rn之间的颜色相似度ρcolor与纹理相似度ρLBP的计算如下：式中：分别为区域Rm的颜色归一化直方图与纹理归一化直方图；分别为区域Rn的颜色归一化直方图与纹理归一化直方图；在特征融合的过程中，定义区域Rm与Rn的综合相似度矩阵w为：w(Rm,Rn)＝wcolor(Rm,Rn)·ρ...

【专利技术属性】
技术研发人员：任松，徐雪茹，王小书，
申请(专利权)人：重庆切克威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50