面向刀具磨损图像区域分割的改进分水岭算法

原始刀具图像通常存在背景纹理复杂、噪声大等问题,导致磨损区域分割结果的准确性较差,为此本文提出了一种基于形态学成分分析(MCA)的改进分水岭算法,用于提取刀具磨损区域并估算其面积。首先分析了刀具磨损图像各组成成分的形态差异;然后研究了各成分对应字典的选取方法,将原始刀具图像分解成目标刀具图像、背景图像和噪声;最后对目标刀具图像使用分水岭算法提取磨损区域并估算面积。以铣刀磨损图像作为样本完成了多次方法验证,结果表明:传统分水岭算法的检测误差为80%左右,而该方法的检测误差为5%以下,可见使用该算法可以分割得到更加准确的磨损区域。