基于阈值的分割方法算法简单,运算速度快,但分割结果依赖阈值选择。基于边缘的分割方法边缘定位准确,适用于表面光滑、形状规则的图像分割。粘连颗粒分割最广为应用的即为分水岭分割,相对其他分割方法能得到更为准确的结果。但若对粘连颗粒图像直接应用分水岭分割,则容易出现过分割现象。因此与其他方法相结合以实现分割则...
粘连图像分割作为颗粒计数,分类,定级评价,识别的基础环节,其实际应用价值不言而喻.本文简要介绍现有的传统分割算法和基于深度学习的分割算法种类,根据粘连颗粒尺寸小,随机散落,数量众多,形状不规则及边缘特征模糊等特点,结合粘连分割算法在各种领域中的应用现状,重点阐述基于分水岭,凹点,U-Net语义分割的方法,介绍关键...
粘连颗粒分割最广为应用的即为分水岭分割,相对其他分割方法能得到更为准确的结果.但若对粘连颗粒图像直接应用分水岭分割,则容易出现过分割现象.因此与其他方法相结合以实现分割则能够得到更好的分割结果.最后,本文认为由于粘连颗粒图像形状不规则,特征相同,表面粗糙,堆叠严重等因素的影响,未来算法还应在准确性,精确度,...