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题名基于改进活动轮廓模型的井筒病害识别方法
被引量:1
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作者
岳国伟
卢秀山
刘冰
刘如飞
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
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出处
《煤炭工程》
北大核心
2016年第5期115-118,共4页
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文摘
针对井筒图像对比度小、干扰噪声多、分割精度不高、识别效率低等问题,提出了一种基于图像增强与正则约束的改进活动轮廓模型。图像增强算子能够改善井筒图像的对比度,扩大灰度动态范围,抑制噪声干扰。正则约束因子,包括长度约束因子、面积约束因子和距离函数约束因子,能够减少初始轮廓对曲线演化的影响,实现轮廓曲线平滑快速向目标边界移动,并最终与目标边缘吻合。实验结果表明,本文模型在算法性能和分割效果上都优于C-V模型和LBF模型,能够快速准确识别井筒病害,提高井筒巡检的自动化程度。
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关键词
活动轮廓模型
图像增强
正则约束因子
井筒图像
病害识别
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Keywords
active contour model
image enhancement
regular constraints
mine shaft images
disease recognition
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分类号
TD679
[矿业工程—矿山机电]
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