基于颜色特征和纹理特征的磨粒彩色图像分割.pdf

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1、2013年6月润滑与密封June2013第38卷第6期LUBRICATIONENGINEERINGV01．38No．6DOI：10．3969／j．issn．0254—0150．2013．06．020基于颜色特征和纹理特征的磨粒彩色图像分割郭恒光瞿军汪兴海(1．海军航空工程学院研究生管理大队山东烟台264000；2．海军航空工程学院飞行器工程系山东烟台264000；3．海军航空工程学院基础实验部山东烟台264000)摘要：根据磨粒彩色图像中磨粒区域和背景区域在颜色和纹理特征上的差异，提出基于颜色特征和纹理

2、特征的磨粒彩色图像分割算法。为了使提取的特征更加符合人眼的视觉特性，在CIELab彩色空间下，以加权平均值和加权标准方差作为像素的颜色特征；在YCbCr彩色空间下，对Y通道进行Gabor小波变换，以能量特征均值作为像素的纹理特征；采用模糊C均值聚类算法实现磨粒彩色图像的分割。实验结果表明，该方法能够充分利用磨粒区域和背景区域在颜色和纹理特征上的差异，准确、高效地实现磨粒彩色图像分割。关键词：磨粒；图像分割；颜色特征；纹理特征中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0254—0150(2013)6—

3、094—4WearParticleColorImageSegmentationBasedonColorFeatureandTextureFeatureGuoHengguangQuJunWangXinghai。(1．GraduateStudents’Brigade，NavalAeronauticalEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China；2．DepartmentofAirborneVehicleEngineering，NavalAeronautica

4、lEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China；3．DepartmentofBasicExperiment，NavalAeronauticalEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China)Abstract：Basedonthecolorfeatureandtexturefeaturedifferencesofwearparticleareaandbackgroundarea，wearparticlecol

5、orimagesegmentationmethodbasedoncolorfeatureandtexturefeatureWasproposed．Inordertoletthefea-turesextractedinaccordwiththevisualcharacteristicofhumaneyes，theweightedmeanandweightedstandarddeviationwereselectedaspixelcolorfeaturesinCIELabcolorspace；theener

6、gymeanwasselectedaspixeltexturefeature，aftertheYcolorcomponentwasfilteredbyGabor—waveletfilters．Thefuzzyclustermethodwasusedtoachievewearparticlecolorimagesegmentation．Theresultdemonstratesthatthemethodproposedcanmakefulluseofcolorandtexturefeaturediffer

7、-encesbetweenwearparticleareaandbackgroundarea，andcansegmentwearparticlecolorimageaccuratelyandeffectively．Keywords：wearparticle；imagesegmentation；colorfeature；texturefeature磨粒分析的手段多种多样，其中磨粒图像分析受征和纹理特征的磨粒彩色图像聚类分割方法。提取颜到了广泛重视，通过对磨粒图像的识别和分类，色特征时，选用更符合人眼视觉感

8、知特征的CIELab可实现磨损故障的智能化诊断。磨粒图像分析主要包彩色空间；提取纹理特征时，采用和人类视觉系统的括3个过程：图像分割，特征提取和磨粒分类。磨粒响应很相似的Gabor小波变换方法。最后利用模糊C图像分割是第一步，也是关键的一步，磨粒分割的效均值聚类算法，实现磨粒彩色图像的聚类分割。果和准确性将直接影响到磨粒特征的提取、分类和识1磨粒彩色图像颜色特征提取别引。颜色特征作为彩色图像最基本和最直接的特征，图像分割是将图像中感兴趣的区