【摘 要】
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针对彩色钢渣图像目标与背景区域颜色存在较大差异以及钢渣亮光被误分割为钢渣的问题,采用基于Lab颜色空间的K均值聚类算法对彩色图像进行预处理,提出一种改进的Otsu方法对钢渣彩色图像进行分割。将RGB颜色空间通过各种变换转到均匀的Lab颜色空间;利用k均值聚类算法对图像进行预处理,预处理后的图像基本实现钢渣与背景的分离;对传统的Otsu方法进行改进,将背景像素点占整幅图像的比例作为权重引入到目标方程
【机 构】
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武汉科技大学机器人与智能系统研究院,武汉科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475340),湖北省科技厅湖北省技术创新专项重点基金项目(2017AFB264、2018AFB363)
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针对彩色钢渣图像目标与背景区域颜色存在较大差异以及钢渣亮光被误分割为钢渣的问题,采用基于Lab颜色空间的K均值聚类算法对彩色图像进行预处理,提出一种改进的Otsu方法对钢渣彩色图像进行分割。将RGB颜色空间通过各种变换转到均匀的Lab颜色空间;利用k均值聚类算法对图像进行预处理,预处理后的图像基本实现钢渣与背景的分离;对传统的Otsu方法进行改进,将背景像素点占整幅图像的比例作为权重引入到目标方程式中,用改进的Otsu方法对预处理后的图像进行阈值分割。通过对采集的彩色钢渣图像进行分割实验,将改进的O
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