基于不同自适应阈值法的铁谱图像分割效果比较*

宋佳声 王永坚 戴乐阳

(1.集美大学轮机工程学院 福建厦门 361021;2.福建省船舶与海洋工程重点实验室 福建厦门 361021)

散落于润滑系统中的大量磨损颗粒蕴含着当前机械设备的磨损状态信息[1]。为了监测设备的磨损状态，铁谱分析技术首先通过在线或者离线光学成像系统获取含有这些磨粒的铁谱图像，再通过图像分割方法找出其中的磨粒区域，进而分析设备磨损性质和状态。铁谱图像的分割是自动化铁谱分析技术的关键步骤，它对于自动监测设备磨损状态有着重要的意义。所谓分割是指将铁谱图像划分为2个或多个区域，直到所有感兴趣的目标(磨粒)被划分出来为止。在分割的结果(图像分割出来的区域)中，一般把感兴趣的目标所对应的区域称为前景，比如铁谱图像的磨粒区域，其他的区域称为背景。虽然前景磨粒所呈现的形态复杂多变，但其背景区域的灰度却相对一致。基于铁谱图像这一特征，阈值法常常被用于铁谱图像的分割，因为阈值法正是基于一致性假设的图像分割方法。传统阈值法包括最大方差法[2]、最大熵法[3]和最小误差法[4]，它们在铁谱图像分割中被广泛使用。比如，樊红卫等[5]针对铁谱图像背景特征，提出了基于反相操作的铁谱图像的灰度图，据此采用三段式阈值法分割该灰度图。金路和王静秋[6]将阈值法和形态学方法结合，提高了铁谱图像的分割精度。温广瑞等[7]首先基于差商构造第一类可接受函数和第二类可接受函数，然后结合实验数据确定两类误差，选取同时满足两类误差的最小灰度值作为分割阈值。……