【摘 要】
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针对传统的基于灰度值的单一阈值分割方法不能准确地分割出织物表面的毛球的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)的织物毛球分割的方法。该方法采用由粗到精的分割策
【基金项目】
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浙江省教育厅资助项目“基于立体视觉显示的计算机辅助肝脏CT诊断方法研究”(Y201432138);温州市公益性科技计划资助项目“基于计算机视觉技术的织物表面起球程度自动评级系统的设计”(G20150018);温州市公益性科技计划项目“肝脏CT血管分割方法研究”(S20150024)
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针对传统的基于灰度值的单一阈值分割方法不能准确地分割出织物表面的毛球的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)的织物毛球分割的方法。该方法采用由粗到精的分割策略,首先利用频域滤波器对毛球进行粗分割,再利用最稳定极值区域检测算子提取粗分割结果中的极小值区域,进而对毛球进行精分割,最后利用形态学的方法对精分割结果中的小区域进行剔除,得到最终的毛球区域。实验将分割得到的毛球区域与实际的毛球区域进行融合比对,结果显示该方法能有效地对织物表面的毛球进行分割。
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