融合多边形拟合与凹点匹配的黏连重叠矿石图像分割算法

用选矿机进行矿物分选可以提高目标矿物的含量,从而优化资源利用,提高生产效率,在矿业领域中具有重要意义与价值,但分选过程中通过X射线透射技术所得的矿石图像会存在目标黏连及重叠的情况,这将严重影响矿物分选效率及精度,获取独立矿石图像是使用该方法对矿石进行识别、定位、分选的必要条件。为提高矿物分选精度与效率,提出了一种基于多边形拟合的凹点检测与匹配算法用于分割黏连矿石图像。首先,将矿石二值图像拟合为多边形图像并从图像拐点中甄别出凹点;其次,利用拐点构建直线方程形成检测区域,在该区域内搜寻凹点的待连接点,完成凹点匹配;最后,将计算机视域由二值图转移至灰度图,通过分析待分割区域的灰度值判断该区域是否为矿石间实际黏连处,从而决定是否执行分割操作。试验结果表明,算法在黏连矿石数据集上的总体分割准确率为93.60%,凹点噪声率仅为5.23%,处理尺寸为281×336的图像平均计算时间低至5.13 ms,检测效率最高可提升220倍以上,其噪声凹点滤除能力、凹点检测精度、分割准确率、算法运行速率均优于同类算法,对不同黏连数量及不同黏附形式的矿石图像均展现出较强的分割稳定性。