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一种基于Mask R-CNN和分水岭算法的岩石颗粒图像分割方法 被引量:13
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作者 司晨冉 王仁超 +1 位作者 邸阔 朱品光 《水电能源科学》 北大核心 2020年第11期129-132,128,共5页
针对传统的岩石颗粒图像分割方法存在过分割、欠分割、需要人工调整大量参数等问题,提出了一种基于Mask R-CNN和分水岭算法的岩石颗粒图像分割方法,首先利用改进的CNN方法防止大块岩石出现过分割,接着使用提出的算法R对CNN分割出来的掩... 针对传统的岩石颗粒图像分割方法存在过分割、欠分割、需要人工调整大量参数等问题,提出了一种基于Mask R-CNN和分水岭算法的岩石颗粒图像分割方法,首先利用改进的CNN方法防止大块岩石出现过分割,接着使用提出的算法R对CNN分割出来的掩码图像和原图像进行融合,最后利用改进的分水岭算法对融合后的图像进行分割,在避免过分割的同时防止细骨料区域出现欠分割。将此方法与传统的颗粒图像分割方法应用于某堆石坝工程中,结果表明该方法有效避免了传统方法中存在的问题,实现了岩石颗粒图像的实时、精准分割,应用效果较好。 展开更多
关键词 Mask R-CNN 分水岭算法 岩石颗粒图像 图像分割 过分割 欠分割
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