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基于改进Canny算子的气液两相泡状流图像分割算法 被引量:1

Bubble Image Segmentation of Gas/Liquid Two-Phase Flow Based on Improved Canny Operator
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摘要 图像分割是多相流高速视频分析的前提和基础。本文基于改进的Canny算子给出一种泡状气液两相流的图像分割方法。该方法充分考虑原始图像的灰度分布信息,利用高斯Sigma平滑滤波器有效地保持了边缘及消除了噪声,通过梯度的非极大值抑制和滞后阈值化处理后,获得了清晰的气液两相流泡状流图像边缘,为泡状流流动特性分析奠定了分析基础。 Image segmentation is the foundation of multi-flow high-speed video analysis. Based on an improved Canny operator, this paper provides a method for bubble gas/liquid two-phase flow image segmentation, which takes more gray distribution information into account, uses the Gauss Sigma smooth filter to maintain edges and eliminate noise. After the non-Max control of grads and post-threshold processing, a clear bubble edge image is obtained. The method is much effective in the analysis and recognition of bubble multi-flow.
出处 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期137-139,共3页 Computer Engineering & Science
基金 博士后基金资助项目(20070410757) 国家自然基金资助项目(50674070)
关键词 气液两相流 图像分割 CANNY算子 高斯平滑滤波 gas/liquid two-phase flow image segmentation Canny operator Gauss smooth filter
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献15

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共引文献87

同被引文献9

引证文献1

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