基于细化的岩石图像分离算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com总第225期计算机与数字工程Vo1．36No．72008年第7期Computer＆DigitalEngineeringl基于细化的岩石图像分离算法阳波’段吉安(湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所”长沙410081)(中南大学机电工程学院。’长沙410083)摘要由于岩石表面粗糙，采用凹点分离方法很难正确地分离相互粘连的岩石图像。从细化的角度出发，研究和发展了一种粘连岩石分离的新算法。其主要思路是：首先细化提取岩石的骨架并计算骨架各点到岩石边界的距离，然后利用骨架边界距离函

2、数波谷的特性将相互粘结的岩石分离。新算法提出了一种计算骨架边界距离值的新方法用于分析骨架波谷的特征，并在理论和实践的基础上，提出一种新的粘连岩石分离准则，有效地提高了岩石图像的分割效果。关键词细化岩石极小值点谷点分离中图分类号TP751．1NewSeparatingAlgorithmforStoneImagesBasedonThinningYangBo)DuanJi’an)(InstituteofImageRecognitionandComputerVision，HunanNormalUniversity，Changsha

3、410081)(CollegeofMechanic&ElectricEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410083)AbstractForthestonesedgeisrough，it’Sdificulttoseparatethestonesadheredtoeachotherbasedontheconcavepoints．Thispaperpresentsanewalgorithmforstoneimageseparationbasingonstonethinning．

4、Themainproceduresare：obtai—ningskeletonsofstonesregionsbasedonthethinningandcalculatingthevalueofthedistancetothestoneedge，thenusingdis—tancefunctiontoanalyzethepropertiesofskeletonsandtosplittouchedobjects．Inthealgorithm，anewmethodofskeletonusedforcomputingdistan

5、cefunctionpropertiesisproposed，andsplittingrulersfortouchedobjectsaredevelopedbasedontheoreticallyanalysisandpracticeexperience．Keywordsthinning，stone，thesmallestpoint，valleypoint，separatingClassNumberTfy751．1度，提高工作效率，因而在采矿与冶炼业中具有很1引言高的实用价值。在采矿与冶炼业中，冶炼的质量与岩石的大小自动岩

6、石图像分析与识别系统的主要任务是：存在相关性，传统的岩石加工控制过程是由有经验从采样的岩石图像中分割出岩石块并统计岩石块的人不分昼夜观察生产线上岩石的大小变化，其控的个数，计算它们的相关参数如面积、直径、体积制过程时问性强且非常乏味。因而有人提出了自等。系统最关键的问题是如何进行岩石的图像分动岩石图像分析与识别系统，这种系统自动地割。利用图像“质”的特征，人们指出多种算法，大分析和计算岩石的各种参数，最终实现对岩石生产致可以分为以下几种：灰度阀值法、区域生长法、边的自动控制。与人工观察控制相比，它既可以减少缘检}914法、

7、松施法。等。但上述算法的图像分割主观意识的干扰，提高岩石分析的精度，又可减少结果总会有一些岩石聚集在一起，即多个岩石之问专业技术人员数量，减轻专业技术人员的劳动强相互粘贴、重叠，因而影响了对岩石的进一步分析。收稿日期：2008年2月14日，修回日期：2008年3月8日基金项目：国家863项目(编号：2007AA04Z344)资助。作者简介：阳波，男，博士研究生，研究方向：光电子器件集成封装与制造，机器视觉。段吉安，男，教授，博士生导师研究方向：光电子器件制造技术与装备、机械设计理论与方法、精密运动控制。维普资讯http:/

8、/www.cqvip.com2阳波等：基于细化的岩石图像分离算法第36卷因此有必要对粘连的岩石进行分离。目前，大多数分离算法是基于边界凹点的特征决定岩石分离，如文献[6]。由于岩石表面粗糙，严重干扰了凹点的●●正确求取，凹点分离方法很难正确地分离相互粘连的岩石块，如图1所示。(a)原圈(b)细化图图2细