金属矿山

作者：王艳,李晗,陈佳悦,陈卫卫,王梦菲,闫迪,李宏霞,王卫星

单位：1. 西安航空职业技术学院人工智能学院,陕西 西安 710089;2. 辽宁省交通高等专科学校汽车工程系,辽宁 沈阳 110122;3. 伦敦大学学院计算机科学系,伦敦 WC1E 6BT;4. 西安航空职业技术学院自动化工程学院,陕西 西安 710089;5. 长安大学信息工程学院,陕西 西安 710064

在图像处理中,由于岩石节理裂隙是最复杂的线状目标之一,针对该对象的检测算法的研究一直是一个难题。 故此,研究了一种新的跟踪裂隙边缘线的算法。 首先,若图像尺寸太大,进行有选择的图像缩小,然后采用基于 Geodesic Shadow Removal 的算法进行图像平滑,再用一种基于 Hessian 矩阵算法增强模糊及微细节理裂隙;用一种基于 Live-wire Contour 思想的节理裂隙边缘线特征点提取的算法进行边缘特征点提取;最后基于特征点之间的距离及相应线段夹角来连接特征点以形成完整的线段。 选择了 200 幅图像进行实验,通过与十多种传统和新近的算法相比,新算法能够在复杂的岩石节理裂隙图像中,准确快速地提取节理裂隙边缘线,为在该领域引进深度学习等方法奠定基础。

来源：2023年第08期

《金属矿山》期刊编辑部

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