为精确提取浮选泡沫表面的崩塌、新合成气泡,减少噪声和光照影响,提出一种结合非下采样Shearlet变换(NSST)域显著性检测及图割的泡沫红外图像分割方法。对泡沫红外图像进行NSST多尺度分解,采用GBVS算法对低频子带图像进行显著性检测,通过马尔科夫链特征差异计算显著性值,对各个高频方向子带进行噪声系数去除和边缘、弱边缘系数非线性增强。对处理后的多尺度高频子带、低频子带图像进行NSST重构,通过低频子带图像的显著性检测结果构建显著性约束项,采用高斯拟合函数构建气泡亮度约束项,然后构造图割能量函数,最后利用最大流/最小割算法对目标区域进行分割。实验结果表明:该方法受光照影响小,一定程度上解决了过分割和欠分割问题。正常浮选检测准确率为91.8%,欠浮选为87.1%,过浮选为88.9%,分割精度较现有方法有明显提高,能有效提取出崩塌或新合成的气泡,表现出良好的抗噪性,且在不同工况下均表现出良好的鲁棒性。
基本信息
| 题目 | 结合NSST显著性检测及图割的泡沫红外图像分割 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 作者 | 陈诗媛,廖一鹏,张进,王卫星 |
| 作者单位 | 福州大学物理与信息工程学院 |
| 文献来源 | 液晶与显示 2021年04期 |
| 发表年份 | 2021 |
| 学科分类 | 基础科学,信息科技,工程科技Ⅰ辑 |
| 专业分类 | 矿业工程,无线电电子学,计算机软件及计算机应用 |
| 基金 | 国家自然科学基金(No.61471124,No.61601126),福建省自然科学基金(No.2019J01224)~~ |
| 分类号 | TP391.41;TN219;TD923 |
| 关键词 | 图像处理,泡沫红外图像分割,非下采样变换,图割,显著性检测 |
| 页码： | 584-595 |
| 总页数： | 12 |
| 文件大小： | 2591K |
论文目录
| 1 引言 |
| 2 NSST域显著性检测及增强去噪 |
| 2.1 泡沫红外图像的NSST分解 |
| 2.2 低频子带图像显著性检测 |
| 2.3 高频子带增强及去噪 |
| 3 基于显著性检测结果的图割方法 |
| 4 算法流程与步骤 |
| 5 实验结果与分析 |
| 6 结论 |
参考文献
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