基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法

基于图谱理论的图像阈值分割方法是一种基于全局的单阈值分割方法,其对复杂图像的分割效果不明显,而且其采用的权值计算公式中含有两个需手动调整的参数,这些都限制了该算法的通用性。据此提出基于归一化割的自适应多阈值图像分割方法,它通过几个阈值来分割复杂图像,并且采用了一个自适应权值计算公式,提高了该方法的通用性。大量的实验结果表明该方法具有很好的分割效果,可以保留更多的图像细节。

基于Normalized cut的羽毛杆自动提取

针对羽毛杆进行有效分割问题,提出一种带纹理权重的归一化割(Ncut)方法完成羽毛杆提取。融合纹理信息的权重增强相似纹理边的相似度,减少了相近灰度区域干扰;并结合窄带单向膨胀方法完成初始轮廓的局部调整优化,消除了羽毛杆的边界泄漏。实验结果表明,所提方法可以用于羽毛杆的分割提取,为下一步的毛杆折痕检测奠定基础。