粘连颗粒图像的分割方法综述

摘要

粘连图像分割作为颗粒计数、分类、定级评价、识别的基础环节,其实际应用价值不言而喻。本文简要介绍现有的传统分割算法和基于深度学习的分割算法种类,根据粘连颗粒尺寸小、随机散落、数量众多、形状不规则及边缘特征模糊等特点,结合粘连分割算法在各种领域中的应用现状,重点阐述基于分水岭、凹点、U-Net语义分割的方法,介绍关键技术,分析优缺点,明确适用范围,进行算法评价,并对相关的研究方向和发展趋势作出展望。