改进归一化切割算法提升砾石图像自动分割精度

本篇论文深入探讨了"基于改进归一化切割算法的砾石图像自动分割"这一主题，发表在2019年的《应用数学与物理杂志》(Journal of Applied Mathematics and Physics)上，卷7，第603-610页，电子刊号ISSN Online:2327-4379，印刷刊号ISSN Print:2327-4352。作者Chao Wang、Xiangliang Lin和Changsheng Chen来自长江大学信息与数学学院，他们针对地层学和形态学中的核心问题——砾石粒度分布的自动化测量，提出了创新的方法。 传统的砾石粒度分布研究需要大量的手动工作和时间投入，而精确的图像分割技术是提高效率的关键。该研究团队采用了归一化切割算法作为基础，但进行了显著的改进。首先，他们将粒度估计融入到算法中，这意味着他们的方法能够同时处理图像分割和粒度分析，提高了数据处理的全面性和准确性。其次，他们利用颜色特征向量来增强对砾石图像的特征识别能力，这有助于区分不同粒度级别的砾石，从而提升自动分割的精度。 改进的归一化切割算法特别体现在边缘分割的准确性上，这是决定图像分割质量的重要因素。通过优化算法，论文声称在保持图像细节的同时，有效地减少了误分和漏分的可能性。此外，自动化程度的提高意味着研究人员可以节省大量手动操作的时间，这对于大规模的砾石分析而言具有显著的优势。 与传统的手动测量方法和其它图像处理技术相比，这项研究提出的算法在砾石图像自动分割领域的表现更为出色，展现出更高的效率和精度。论文结论表明，这种方法不仅提高了砾石粒度分析的自动化水平，而且为地层学和地质勘查等领域提供了有力的技术支持，有望推动未来在这些领域的研究和实践向着更高效、精确的方向发展。