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1、2013年6月潤(rùn)滑與密封June2013第38卷第6期LUBRICATIONENGINEERINGV01．38No．6DOI：10．3969／j．issn．0254—0150．2013．06．020基于顏色特征和紋理特征的磨粒彩色圖像分割郭恒光瞿軍汪興海(1．海軍航空工程學(xué)院研究生管理大隊(duì)山東煙臺(tái)264000；2．海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系山東煙臺(tái)264000；3．海軍航空工程學(xué)院基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)部山東煙臺(tái)264000)摘要：根據(jù)磨粒彩色圖像中磨粒區(qū)域和背景區(qū)域在顏色和紋理特征上的差異，提出基于顏色特征和紋理
2、特征的磨粒彩色圖像分割算法。為了使提取的特征更加符合人眼的視覺(jué)特性，在CIELab彩色空間下，以加權(quán)平均值和加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)方差作為像素的顏色特征；在YCbCr彩色空間下，對(duì)Y通道進(jìn)行Gabor小波變換，以能量特征均值作為像素的紋理特征；采用模糊C均值聚類算法實(shí)現(xiàn)磨粒彩色圖像的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠充分利用磨粒區(qū)域和背景區(qū)域在顏色和紋理特征上的差異，準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)磨粒彩色圖像分割。關(guān)鍵詞：磨粒；圖像分割；顏色特征；紋理特征中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0254—0150(2013)6—
3、094—4WearParticleColorImageSegmentationBasedonColorFeatureandTextureFeatureGuoHengguangQuJunWangXinghai。(1．GraduateStudents’Brigade，NavalAeronauticalEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China；2．DepartmentofAirborneVehicleEngineering，NavalAeronautica
4、lEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China；3．DepartmentofBasicExperiment，NavalAeronauticalEngineeringInstitute，YantaiShandong264000，China)Abstract：Basedonthecolorfeatureandtexturefeaturedifferencesofwearparticleareaandbackgroundarea，wearparticlecol
5、orimagesegmentationmethodbasedoncolorfeatureandtexturefeatureWasproposed．Inordertoletthefea-turesextractedinaccordwiththevisualcharacteristicofhumaneyes，theweightedmeanandweightedstandarddeviationwereselectedaspixelcolorfeaturesinCIELabcolorspace；theener
6、gymeanwasselectedaspixeltexturefeature，aftertheYcolorcomponentwasfilteredbyGabor—waveletfilters．Thefuzzyclustermethodwasusedtoachievewearparticlecolorimagesegmentation．Theresultdemonstratesthatthemethodproposedcanmakefulluseofcolorandtexturefeaturediffer
7、-encesbetweenwearparticleareaandbackgroundarea，andcansegmentwearparticlecolorimageaccuratelyandeffectively．Keywords：wearparticle；imagesegmentation；colorfeature；texturefeature磨粒分析的手段多種多樣，其中磨粒圖像分析受征和紋理特征的磨粒彩色圖像聚類分割方法。提取顏到了廣泛重視，通過(guò)對(duì)磨粒圖像的識(shí)別和分類，色特征時(shí)，選用更符合人眼視覺(jué)感
8、知特征的CIELab可實(shí)現(xiàn)磨損故障的智能化診斷。磨粒圖像分析主要包彩色空間；提取紋理特征時(shí)，采用和人類視覺(jué)系統(tǒng)的括3個(gè)過(guò)程：圖像分割，特征提取和磨粒分類。磨粒響應(yīng)很相似的Gabor小波變換方法。最后利用模糊C圖像分割是第一步，也是關(guān)鍵的一步，磨粒分割的效均值聚類算法，實(shí)現(xiàn)磨粒彩色圖像的聚類分割。果和準(zhǔn)確性將直接影響到磨粒特征的提取、分類和識(shí)1磨粒彩色圖像顏色特征提取別引。顏色特征作為彩色圖像最基本和最直接的特征，圖像分割是將圖像中感興趣的區(qū)
