-
公开(公告)号：CN108154501B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201711401826.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，首先根据螺旋叶片自身的物理特性以及图像采集过程中的光学特性，确定错误分割率和遗漏分割率为螺旋叶片图像分割质量的评价指标；然后构建具有自适应特色的螺旋叶片图像分割质量综合评价模型，并计算各分割质量评价指标的值，以螺旋叶片输入图像为基础，分析其灰度分布情况，以灰度标准差为依据自适应计算各指标的权重系数，利用模型进行分析，得到最终的螺旋叶片图像分割质量的评价结果。采用本发明有效解决现有评价策略忽视输入图像灰度分布对分割性能干扰的不足，实现高效、稳定、自适应的螺旋叶片图像分割质量的评价。
-
公开(公告)号：CN108022240B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201711401632.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于多种群联合演化的螺旋叶片图像分割方法，首先将采集到的螺旋叶片图像转换为灰度图像，并对螺旋叶片图像进行滤波、去噪处理；然后提取螺旋叶片图像的能量、熵、对比度等特征值；计算各特征值单独分割的最优阈值，并构建共享阈值档案集；计算螺旋叶片图像分割的综合最优分割阈值，指导各特征向量的下一次进化，直到达到求解精度，以最后一次得到的综合最优解进行螺旋叶片图像分割，得到最终的螺旋叶片图像分割结果。采用本发明可实现高效、自适应的螺旋叶片图像的分割。
-
公开(公告)号：CN108154501A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711401826.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于灰度分布的螺旋叶片图像分割质量自适应评价方法，首先根据螺旋叶片自身的物理特性以及图像采集过程中的光学特性，确定错误分割率和遗漏分割率为螺旋叶片图像分割质量的评价指标；然后构建具有自适应特色的螺旋叶片图像分割质量综合评价模型，并计算各分割质量评价指标的值，以螺旋叶片输入图像为基础，分析其灰度分布情况，以灰度标准差为依据自适应计算各指标的权重系数，利用模型进行分析，得到最终的螺旋叶片图像分割质量的评价结果。采用本发明有效解决现有评价策略忽视输入图像灰度分布对分割性能干扰的不足，实现高效、稳定、自适应的螺旋叶片图像分割质量的评价。
-
公开(公告)号：CN108022240A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711401632.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于多种群联合演化的螺旋叶片图像分割方法，首先将采集到的螺旋叶片图像转换为灰度图像，并对螺旋叶片图像进行滤波、去噪处理；然后提取螺旋叶片图像的能量、熵、对比度等特征值；计算各特征值单独分割的最优阈值，并构建共享阈值档案集；计算螺旋叶片图像分割的综合最优分割阈值，指导各特征向量的下一次进化，直到达到求解精度，以最后一次得到的综合最优解进行螺旋叶片图像分割，得到最终的螺旋叶片图像分割结果。采用本发明可实现高效、自适应的螺旋叶片图像的分割。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
