摘要：为解决混纺纤维类图像中多根纤维的分离和识别难题,提出一种基于凹点匹配的新方案来实现重叠纤维分割。在图像轮廓寻找角点,利用三角形矢量面积法找到角点中包含的凹点;通过凹点、该凹点的前继点(或后继点)和目标凹点构成的三角形,结合凹点的几何特征来判断该凹点和目标凹点是否匹配;通过将匹配凹点连线来实现图像中的纤维分割。与现有分割算法相比,新方法采用了凹点距离和三角形构造原理相结合的机制来实现匹配。结果表明,该算法可适用于多根纤维相互黏连或交叉的复杂场景,且有较高的分割精度。

摘要：为解决岩碴和背景颜色相近、边缘不规则、堆积重叠、单个岩石像素不一致等导致的图像分割识别困难问题,提出一种基于距离及边界长度的凹点匹配算法。首先,对图像进行直方图均衡化、高斯降噪等处理,增强图像对比度并抑制部分噪声;其次,利用像素阈值分割法对图像进行二值化处理并提取图像轮廓;再次,利用矢量夹角法对提取的岩碴轮廓进行凹点检测,并基于岩碴图像特征,设计了一种新的凹点匹配准则;最后,选取实际工程中的岩碴图片对所提方法进行验证,结果表明,该方法能够较准确地获取凹点对,对于碴片图像轮廓分割的效果,像素准确率达到88.9%,IoU达到82.7%。