The Segmentation and Adherence Separation Algorithm of Cotton Fiber

聚类分析 分割 膨胀(度量空间) GSM演进的增强数据速率 计算机科学 纤维 算法 图像分割 集合(抽象数据类型) 人工智能 模式识别(心理学) 计算机视觉 数学 材料科学 组合数学 复合材料 程序设计语言
作者
Li Yao,Dong Wang,Shanshan Jia
出处
期刊:Advances in intelligent systems and computing 卷期号:: 187-196 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-3-642-54927-4_18
摘要

Accurate separation and extraction of natural cotton fiber’s microscopic image are the required prerequisites for the feature analysis of cotton fiber. An edge detection algorithm based on level set combined with clustering idea is proposed as there were no significant differences between target area and background, and each cotton fiber has one lumen. Firstly, the small region is obtained by binarization algorithm, and the outer contour is got by level set algorithm based on it. Then combined the fiber’s outer contour with OSTU, and the rough edge of the fiber is appeared after the burr and broken edge are eliminated. And the seed area of the fiber is emerged by using flooding algorithm and dilation algorithm. Finally, the adherence separation algorithm found on clustering idea is applied to gain the separated fibers. The experimental results show that this algorithm can not only ensure the integrity and the continuity of the fiber’s edge, but also segment each fiber rapidly and reliably.
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