[发明专利]一种图像自动分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像自动分割方法，尤其可以应用于磨损产物——磨损颗粒的图 像自动分割。

背景技术

磨粒是摩擦、磨损过程中的重要信息载体和磨损机理判据。磨粒是由于摩擦副表 面相对运动，并与界面介质和环境气氛的相互作用，经历一系列摩擦学过程，导致表面磨损 形成的产物，含有丰富的关于材料表面摩擦、磨损的信息，其数量、大小、形状、颜色、形貌及 结构特征等与磨粒产生时的系统状态及材料的磨损方式密切相关。因而，磨损颗粒智能识 别一直受到广泛关注，而磨损颗粒智能识别的前提是将图像中的颗粒自动分割出来，因而 需要一种适用于磨损颗粒图像的自动分割方法。

磨损颗粒图像的自动分割通常基于铁谱颗粒显微图像实行，由铁谱仪器将机械润 滑油中的磨损颗粒提取到载玻片上，再将载玻片直接放在光学显微镜下观察得到所述铁谱 颗粒显微图像。该铁谱颗粒显微图像拥有以下特点：(1)背景中有大量微小颗粒导致背景色 调方差大、噪音多，运用传统的阈值分割和边界算子进行分割会导致过度分割；(2)磨损颗 粒具有一定厚度，导致显微图像中颗粒边界模糊，有时伴随大块阴影，用传统纹理参数的分 割或分水岭算法时常导致欠分割。颗粒的尺寸范围大约为10μm—250μm，还有更大的，不过 较为少见。

发明内容

本发明提供一种全新的图像自动分割方法，能够将铁谱颗粒显微图像中的磨损颗 粒从背景中自动提取出来。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供一种图像自动分割方法，其包含以 下过程：

S1、对彩色的铁谱颗粒显微图像进行颜色量化处理，使得量化后的图像中只具有 设定种类的颜色；

S2、将大尺度窗口和小尺度窗口分别用于量化后的图像，各自对量化后的图像中 的每种颜色进行标记，通过标记的分布状态计算J值，生成相应的J图像；

S3、对大尺度窗口生成的J图像进行区域种子选取和区域生长；

S4、对经过S3处理后分割图像得到的每个区域进行J检验，计算每个区域所有像素 的J值的平均值，并将J值的平均值与阈值进行比较：

如果J值的平均值小于阈值，进行S6；

如果J值的平均值不小于阈值，进行S5；

S5、对经过S4处理后分割图像得到的每个区域，使用小尺度窗口生成的J图像进行 区域种子选取和区域生长；

S6、对邻近区域进行检验，将颜色组成近似的区域进行合并，完成分割，从而将磨 损颗粒从铁谱颗粒显微图像的背景中自动提取出来。

综上所述，本发明提供一种切实有效的图像自动分割方法，通过综合运用图像的 色彩和纹理信息，能够将放大倍数500-1000的铁谱颗粒显微图像中的磨损颗粒从背景中自 动提取出来。本发明解决了复杂的磨损颗粒图像智能分割难的问题，为磨损颗粒的智能分 类提供了依据。

附图说明

图1是典型的磨损颗粒的铁谱颗粒显微图像；

图2是本发明所述图像自动分割方法的流程示意图；

图3是本发明所述图像自动分割方法中原图与颜色量化后图像的比较图；

图4a、图4b、图4c是本发明所述图像自动分割方法在一个示例下使用不同类分布 时的类映射图；

图5是传统方法与本发明所述图像自动分割方法的效果比较图。

具体实施方式

本发明提供的图像自动分割方法，基于改进的颜色量化和纹理分割手段，实现对 磨损颗粒的铁谱颗粒显微图像的自动分割。

如图1所示，是作为本发明试验样本的若干副典型的磨损颗粒的铁谱颗粒显微图 像。本例中使用的图像大多为放大500倍。

如图2所示，本发明所述图像自动分割方法，其具体的实现步骤，包含：

S1、对彩色的铁谱颗粒显微图像进行颜色量化处理，将原有的大量颜色压缩为12 种颜色，并不会损失太多细节。量化后的图像称为12色图。

S2、将两个尺度的窗口分别用于12色图，生成J图像。

S3、对大尺度窗口生成的J图像进行区域种子选取和区域生长。

S4、对生长后的分割好的区域进行J检验，如果检验结果的平均J值小于阈值，则进 行S6，否则进行S5。

S5、对S4中分割好的图像的每一个区域，使用小尺度窗口生成的J图像进行区域种 子选取和区域生长，生成更精确的分割图像。