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公开(公告)号：CN118735951A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410837827.1
申请日：2024-06-26
Abstract: 本发明涉及一种多相材料图像分割方法及系统，其方法包括：利用改进的基于语义分割的深度学习方法建立预测模型；并采用双边滤波方法对多相材料原始图像进行卷积滤波得到滤波图像；使用形态学方法对滤波图像进行腐蚀和膨胀操作得到边缘信息图像；利用改进的区域生长方法对边缘信息图像进行封闭区域像素信息搜索得到封闭区域像素信息图像；将封闭区域像素信息图像作为掩码引导预测模型对多相材料原始图像进行预测得到图像分割结果。本发明可以有效解决现有深度学习训练量大的问题，以及有效解决在面对截面特征复杂的多相材料原始图像时，传统的图像分割方法对材料信息分割不准确以及语义分割的深度学习方法中边缘信息模糊的问题。
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公开(公告)号：CN118710671B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410767557.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多相材料图像边缘检测方法、系统及装置，其方法包括：获取多相材料的原始图像；对原始图像进行色彩饱和度增强处理得到第一图像；对第一图像进行基于形态学的腐蚀处理得到第二图像；对第二图像进行卷积滤波处理得到第三图像；利用两个不同权重算子结合三阈值的边缘检测方法对第三图像进行边缘检测得到第四图像；对第四图像进行边缘信息增强处理得到第五图像。本发明有效解决了现有边缘检测方法面对特征复杂、噪声较为明显、因色差小导致边缘信息较弱、存在部分误检测的多相材料图像提取边缘信息效果不理想的问题，在处理复杂背景和噪声较多的情况下通常能够更好地保持稳定性和准确性，相较于其他方法成本较低，普适性较好。
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公开(公告)号：CN118710671A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410767557.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多相材料图像边缘检测方法、系统及装置，其方法包括：获取多相材料的原始图像；对原始图像进行色彩饱和度增强处理得到第一图像；对第一图像进行基于形态学的腐蚀处理得到第二图像；对第二图像进行卷积滤波处理得到第三图像；利用两个不同权重算子结合三阈值的边缘检测方法对第三图像进行边缘检测得到第四图像；对第四图像进行边缘信息增强处理得到第五图像。本发明有效解决了现有边缘检测方法面对特征复杂、噪声较为明显、因色差小导致边缘信息较弱、存在部分误检测的多相材料图像提取边缘信息效果不理想的问题，在处理复杂背景和噪声较多的情况下通常能够更好地保持稳定性和准确性，相较于其他方法成本较低，普适性较好。
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