融合局部纹理特征的颗粒图像SLIC超像素分割方法
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作者:
作者单位:

(1. 江南大学机械工程学院,江苏 无锡 214122; 2. 江苏省食品先进制造装备与技术重点实验室,江苏 无锡 214122)

作者简介:

李啸宇(1986—),男,江南大学在读博士研究生。E-mail:anotherlxy@hotmail.com

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目资助(编号:51575236);教育部中央高校基本科研业务专项基金资助(编号:JUSRP51316B);江苏省食品先进制造装备技术重点实验室(江南大学)资助


A SLIC-basedsuperpixel segmentation method by using local texture features for granular image
Author:
Affiliation:

(1. School of Mechanical Engineering, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China; 2. Jiangsu Key Laboratory of Advanced Food Manufacturing Equipment and Technology, Wuxi, Jiangsu 214122, China)

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    摘要:

    将SLIC超像素分割的方法引入颗粒图像检测的分割过程中,将颗粒图像分割成感兴趣的超像素块,可降低后续图像处理过程的复杂度。由于SLIC超像素分割在聚类过程中计算相似度时没有考虑图像的纹理特征,一定程度上会影响颗粒目标外轮廓分割的细节。利用CRLBP局部纹理算子纹理特征,改进SLIC分割中聚类相似度的计算,并按照符合颗粒形状的圆形邻域搜索相似点,保证了分割速度。通过对棉种颗粒图像的分割试验,与传统分水岭算法和SLIC超像素算法进行比较,结果表明改进的SLIC超像素分割方法能更有效地分割出颗粒目标。

    Abstract:

    This paper adopts SLIC-based superpixel segmentation method in the granular image detection. SLIC method segments the granular image into superpixel block which will reduce the complexity of the subsequent image processing. As SLIC superpixel segmentation method doesn’t use the texture feature in the distance calculation, the detail of the outline for the granular object is lost. This paper adopts the CRLBP local texture operator as the texture feature to improve the SLIC segmentation’s distance calculation and searches the similar pixel in circle neighborhood pixels to guarantee the processing speed. The test on cotton seed image shows that the improved SLIC superpixel segmentation method is more efficient than watershed and original SLIC method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李啸宇,张秋菊.融合局部纹理特征的颗粒图像SLIC超像素分割方法[J].食品与机械,2016,32(12):31-34,39.
LIXiaoyu, ZHANGQiuju. A SLIC-basedsuperpixel segmentation method by using local texture features for granular image[J]. Food & Machinery,2016,32(12):31-34,39.

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