基于K-means聚类与最大类间方差的磨粒彩色图像分割

针对在HSI颜色空间下存在的图像的二维颜色分量分布散乱不紧密,存在聚类中心计算错误,利用二维颜色分量很难将背景和磨粒准确分割开,分割完的铁谱图像仍包含许多不需要的微小磨粒等问题,提出采用K-means聚类与最大类间方差的图像分割方法。分别选取球粒、切削磨粒、严重滑动磨粒、红色氧化物、疲劳磨粒的彩色图像,在Lab颜色空间下利用二维颜色分量进行聚类分析及最大类间方差阈值分割,并进行三维数学形态学处理。结果表明,提出的方法实现了小磨粒与目标磨粒的有效分割,可以得到较为完整的彩色磨粒图像,为磨粒的颜色参数识别提供有效的依据。