东华大学学报（自然科学版）
東華大學學報（自然科學版）
동화대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF DONGHUA UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2011年
1期
66-71
,共6页
纤维图像%Snake模型%GVF%Snake模型%K-means聚类分割%轮廓跟踪
纖維圖像%Snake模型%GVF%Snake模型%K-means聚類分割%輪廓跟蹤
섬유도상%Snake모형%GVF%Snake모형%K-means취류분할%륜곽근종
在纤维图像自动识别系统中,分割出完整连续的纤维是纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像的背景和前景灰度区别不大、光照不均对图像的影响等特征,提出融合K-means和GVF(Gradient Vcctor Flow)Snakc模型的纤维图像分割算法.该算法以提取完整连续的纤维轮廓为标准,利用K-means聚类分割结果为GVF Snake模型的初始轮廓线,并对得到的存在毛刺的轮廓结果采用轮廓跟踪去除毛刺,从而得到完整连续的单根纤维图像.该算法不仅能有效解决传统图像分割方法对纤维图像分割的不连续问题,而且能有效抑制纤维图像中噪声的影响.
在纖維圖像自動識彆繫統中,分割齣完整連續的纖維是纖維特徵分析的必要前提.針對纖維圖像的揹景和前景灰度區彆不大、光照不均對圖像的影響等特徵,提齣融閤K-means和GVF(Gradient Vcctor Flow)Snakc模型的纖維圖像分割算法.該算法以提取完整連續的纖維輪廓為標準,利用K-means聚類分割結果為GVF Snake模型的初始輪廓線,併對得到的存在毛刺的輪廓結果採用輪廓跟蹤去除毛刺,從而得到完整連續的單根纖維圖像.該算法不僅能有效解決傳統圖像分割方法對纖維圖像分割的不連續問題,而且能有效抑製纖維圖像中譟聲的影響.
재섬유도상자동식별계통중,분할출완정련속적섬유시섬유특정분석적필요전제.침대섬유도상적배경화전경회도구별불대、광조불균대도상적영향등특정,제출융합K-means화GVF(Gradient Vcctor Flow)Snakc모형적섬유도상분할산법.해산법이제취완정련속적섬유륜곽위표준,이용K-means취류분할결과위GVF Snake모형적초시륜곽선,병대득도적존재모자적륜곽결과채용륜곽근종거제모자,종이득도완정련속적단근섬유도상.해산법불부능유효해결전통도상분할방법대섬유도상분할적불련속문제,이차능유효억제섬유도상중조성적영향.
