[发明专利]煤矸石图像分割标记方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种煤矸石图像分割标记方法、装置及设备，涉及煤矸分选技术领域，可以解决粘连煤矸石区域分割精确度低的问题。包括：获取预处理后的第一伪双能X射线煤矸石图像；在交互式标签数据集制作界面中选取第一伪双能X射线煤矸石图像的粘连煤矸石区域，利用凹点检测算法获取粘连煤矸石区域的两个凹点，根据两个凹点连接的直线对粘连煤矸石区域进行分割，得到初始分割结果；获取初始分割结果的待标记种子结果图，在交互式标签数据集制作界面中对待标记种子结果图进行修正，得到修正种子结果图；利用分水岭分割算法对修正种子结果图进行分割，得到最终分割结果。

技术领域

本申请涉及煤矸分选技术领域，尤其涉及到一种煤矸石图像分割标记方法、装置及设备。

背景技术

煤矿(包括泥炭、褐煤、烟煤、无烟煤等)开采过程中的原煤往往含有大量的矸石，它降低了煤炭的品质，不利于煤炭资源的高效利用，因此需要进行煤矸分选。目前X射线透射(X-Ray Transmission,XRT)技术是煤矸分选技术领域常采用的方式之一，其利用一组X射线源和滤波铜片搭建的伪双能X射线系统来采集伪双能X射线图像，依据X射线穿透煤与矸石时，煤与矸石对X射线吸收程度不同的原理实现煤矸分选。然而，由于实际开采过程中，煤与矸石形态各异、排布紧密，采集到的图像通常存在粘连(包括粘连的煤块与矸石、粘连的煤块与煤块、粘连的矸石与矸石)的情况，而若不将这些区域分割开来会导致这些粘连区域被错误识别为一个物体，从而直接影响后续识别的精确度。

目前，深度学习算法已逐渐成为图像分割领域的主流方法，它能够有效解决粘连物体的分割难题，但其往往需要进行数据标记以获得大量可供网络模型学习的标签数据集。然而，现有的标记方法(例如阈值分割、K-Means聚类等)难以将一幅煤矸石图像中的粘连煤矸石区域有效分割开，容易造成将多个物体分割为一个的欠分割情况或是将一个物体误分割为多个的过分割情况，而不论是过分割还是欠分割都会造成标签数据集的不准确进而影响训练模型的分割精度。为此，亟需一种有效的标记方法来制作准确的分割标签数据集。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种煤矸石图像分割标记方法、装置及设备，涉及煤矸分选技术领域，可以解决粘连煤矸石区域分割精确度低的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种煤矸石图像分割标记方法，该方法包括：

获取预处理后的第一伪双能X射线煤矸石图像；

在交互式标签数据集制作界面中选取所述第一伪双能X射线煤矸石图像的粘连煤矸石区域，利用凹点检测算法获取所述粘连煤矸石区域的两个凹点，根据所述两个凹点连接的直线对所述粘连煤矸石区域进行分割，得到初始分割结果；

获取所述初始分割结果的待标记种子结果图，在所述交互式标签数据集制作界面中对所述待标记种子结果图进行修正，得到修正种子结果图；

利用分水岭分割算法对所述修正种子结果图进行分割，得到最终分割结果。

根据本申请的另一个方面，提供了一种煤矸石图像分割标记装置，该装置包括：

获取模块，用于获取预处理后的第一伪双能X射线煤矸石图像；

初始分割模块，用于在交互式标签数据集制作界面中选取所述第一伪双能X射线煤矸石图像的粘连煤矸石区域，利用凹点检测算法获取所述粘连煤矸石区域的两个凹点，根据所述两个凹点连接的直线对所述粘连煤矸石区域进行分割，得到初始分割结果；

修正模块，用于获取所述初始分割结果的待标记种子结果图，在所述交互式标签数据集制作界面中对所述待标记种子结果图进行修正，得到修正种子结果图；

最终分割模块，用于利用分水岭分割算法对所述修正种子结果图进行分割，得到最终分割结果。

根据本申请的又一个方面，提供了一种非易失性可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述煤矸石图像分割标记方法。