激光与光电子学进展, 2021, 58 (2): 0210014, 网络出版: 2021-01-08
基于区域灰度极小值的网孔织物图像分割算法 
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Image Segmentation Algorithm of Mesh Fabric Based on Regional Minimum Gray Value
图 & 表
图 1. 预处理前后的对比结果。(a)图像金字塔;(b)原始图像;(c)预处理后的图像
Fig. 1. Comparison results before and after preprocessing. (a) Image pyramid; (b) original image; (c) image after preprocessing
图 2. 网孔局部截面的灰度变化图像。(a)网孔织物的局部图像;(b)局部线性邻域灰度值的分布曲线
Fig. 2. Grayscale variation image of local section of mesh. (a) Local image of mesh fabric; (b) distribution curve of gray value in local linear neighborhood
图 3. 三种不同光照水平的网孔织物图像。(a)样本 1;(b)样本 2;(c)样本 3
Fig. 3. Mesh fabric images with three different light levels. (a) Sample 1; (b) sample 2; (c) sample 3
图 4. 不同阈值分割样本1的结果及其局部放大图。 (a) T=20; (b) T=50; (c) T=100;(d)所提算法;(e)图(a)的部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 4. Results of segmenting sample 1 with different thresholds and its partial enlarged views. (a) T=20; (b) T=50; (c) T=100; (d) proposed algorithm; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
图 5. 不同阈值分割样本2的结果及其局部放大图。(a) T=20; (b) T=50; (c) T=100;(d)所提算法;(e)图(a)的局部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 5. Results of segmenting sample 2 with different thresholds and its partial enlarged views. (a) T=20; (b) T=50; (c) T=100; (d) proposed algorithm; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
图 6. 不同阈值分割样本3的结果及其局部放大图;(a) T=20; (b) T=50; (c) T=100;(d)所提算法;(e)图(a)的局部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 6. Results of segmenting sample 3 with different thresholds and its partial enlarged views. (a) T=20; (b) T=50; (c) T=100; (d) proposed algorithm; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
图 7. 不同算法分割样本1的结果及其局部放大图。(a)明暗度阈值算法;(b)标记分水岭算法;所提算法;(c)预处理前的图像;(d)预处理后的图像;(e)图(a)的局部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 7. Results of segmenting sample 1 with different algorithms and its partial enlarged views. (a) Shading threshold algorithm; (b) marking watershed algorithm; proposed algorithm (c) before preprocessing, (d) after preprocessing; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
图 8. 不同算法分割样本2的结果及其局部放大图。(a)明暗度阈值算法;(b)标记分水岭算法;所提算法(c)预处理前的图像,(d)预处理后的图像;(e)图(a)的局部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 8. Results of segmenting sample 2 with different algorithms and its partial enlarged segmenting. (a) Shading threshold algorithm; (b) marking watershed algorithm; proposed algorithm (c) before preprocessing, (d) after preprocessing; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
图 9. 不同算法分割样本3的结果及其局部放大图。(a)明暗度阈值算法;(b)标记分水岭算法;所提算法(c)预处理前的图像,(d)预处理后的图像;(e)图(a)的局部放大图;(f)图(b)的局部放大图;(g)图(c)的局部放大图;(h)图(d)的局部放大图
Fig. 9. Results of segmenting sample 3 with different algorithms and its partial enlarged views. (a) Shading threshold algorithm; (b) marking watershed algorithm; proposed algorithm (c) before preprocessing, (d) after preprocessing; (e) partial enlargement of Fig. (a); (f) partial enlargement of Fig. (b); (g) partial enlargement of Fig. (c); (h) partial enlargement of Fig. (d)
表 1网孔分割错误的数量和分割的错误率
Table1. Number of mesh segmentation errors and segmentation error rate
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表 2不同算法网孔分割结果的对比
Table2. Comparison of mesh segmentation results of different algorithms
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化春键, 孙康康, 陈莹. 基于区域灰度极小值的网孔织物图像分割算法[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(2): 0210014. Chunjian Hua, Kangkang Sun, Ying Chen. Image Segmentation Algorithm of Mesh Fabric Based on Regional Minimum Gray Value[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(2): 0210014.
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