基于邻域标签融合的烟草薄片视觉提取方法

TP391; 针对现有图像采集设备获取的烟草薄片难以从图像背景中分离,目标图像有效像元信息丢失,提出一种基于领域标签融合的烟草薄片视觉提取方法.首先对原始采集图像进行空域高斯算子平滑处理,消除噪声点并保留图像细节信息.为更便于将前景与背景进行分离,进行L ab坐标空间变换.在上述处理基础上,进行聚类分割操作,分析各聚类标签及其临近区域相关关系,合并相邻相似标签提取完整烟草薄片信息.通过与传统的Ostu、最大信息熵等方法对比显示,该文采用方法具备较好的图像细节保留能力....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	科技创新与应用 2022, Vol.12 (27), p.152-156
Hauptverfasser:	李世杰, 陈泽少, 聂长武, 张坤芳, 张喆, 万帅, 牛亚鹏, 李倬, 张智轩
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP391; 针对现有图像采集设备获取的烟草薄片难以从图像背景中分离,目标图像有效像元信息丢失,提出一种基于领域标签融合的烟草薄片视觉提取方法.首先对原始采集图像进行空域高斯算子平滑处理,消除噪声点并保留图像细节信息.为更便于将前景与背景进行分离,进行L ab坐标空间变换.在上述处理基础上,进行聚类分割操作,分析各聚类标签及其临近区域相关关系,合并相邻相似标签提取完整烟草薄片信息.通过与传统的Ostu、最大信息熵等方法对比显示,该文采用方法具备较好的图像细节保留能力.
ISSN:	2095-2945
DOI:	10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.27.037