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岩心颗粒彩色图像的多维特征KFCM聚类分割算法

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【作者】 邓文晶周骛蔡小舒

【Author】 DENG Wenjing;ZHOU Wu;CAI Xiaoshu;School of Energy and Power Engineering;Shanghai Key Laboratory of Multiphase Flow and Heat Transfer in Power Engineering,University of Shanghai for Science and Technology;

【通讯作者】 周骛;

【机构】 上海理工大学能源与动力工程学院上海市动力工程多相流动与传热重点实验室

【摘要】 岩心颗粒的彩色图像包含的信息具有复杂性和多样性,除了人眼视觉系统容易感知的颜色与空间形状特征之外,还隐含着更深层次的纹理特征信息。提出一种多维特征核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)聚类分割算法:首先使用Gabor滤波器组在频域的不同尺度和方向上对岩心颗粒彩色图像进行卷积滤波处理,并将Gabor滤波结果作为频谱的局部纹理特征;然后将纹理特征、颜色特征以及图像像素点空间位置信息合并到核模糊C均值聚类算法中,从而实现岩心颗粒彩色图像的分割。结果表明:与其他算法的分割结果相比,多维特征KFCM聚类分割算法能更准确地识别不同类型的岩心颗粒的彩色图像,获得了良好的分割结果。

【基金】 国家自然科学基金项目,编号:51576130
【所属期刊栏目】 颗粒测试与表征 (2019年06期)
  • 【DOI】10.13732/j.issn.1008-5548.2019.06.003
  • 【分类号】P623;TP391.41
  • 【下载频次】44
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