深度图像引导的岩石颗粒分割方法

• 作者: 严良平 潘月梁 姜雄彪 陆秋雨 徐畅
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 深度图像 可见光图像 显著性检测 堆石料 随机特征 显著性特征 级配
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.202110007

摘要

堆石料的形状、尺寸以及级配等参数直接影响堆石坝的稳定性和抗渗性能.当前主要采用人工的方式筛分堆石料,效率低下;而传统的图像分割算法分割精度低,无法准确测量岩石的参数信息.针对这一问题,本文提出一种深度图像引导的岩石颗粒分割方法.首先对深度图像进行预处理,去除深度图像的噪声;然后提取深度图像与可见光图像的随机特征和显著性特征,并对随机特征进行多次抽样;最后根据多组随机特征和显著性特征得到多个分割预测结果,并选择最优的分割.实验结果表明,本文方法能够实现岩石颗粒的准确分割,并将其应用到岩石颗粒度评估的场景中,计算岩石颗粒参数信息.