基于变分水平集的图像分割防堵仓技术研究
厉丹1
肖理庆1
孙金萍1
田秀玲1
程德强2
1.徐州工程学院,江苏徐州221008;徐州市机器视觉应用工程技术研究中心,江苏徐州2210082.中国矿业大学信电学院,江苏徐州,221008
摘要：针对煤矿井下噪声高、分辨率低、照度不均的特殊环境,建立煤块图像分割模型,实现对大煤块的准确检测,预防堵仓事故发生.新模型基于变分水平集算法,对GAC(Geodesic Active Con-tour)和C-V(Chan and Vese)模型改进,融合轮廓和区域模型对煤块视频图像信息进行分割,通过求偏微分方程的稳态解,解决能量模型的最优解求取问题,利用半点离散化差分方法完成数值计算,有效提高计算精度、拓扑结构自适应性、抗噪能力,降低了光照敏感性.实验结果表明,新模型在煤矿井下复杂环境有良好的鲁棒性,实时性高,在减轻了矿工人力筛选大煤块负担的同时极大提高筛选准确率.
关键词：图像分割堵仓事故变分水平集GAC模型C-V模型
分类号：TD672(矿山电工)TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：住建部科技项目(2014-K5-027)江苏省高等学校自然科学研究面上项目(15KJB520033)国家自然科学基金(U1261105)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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