造球粒径检测算法论文阅读笔记

1.图像感兴趣区域的划分

依据光照的不同，将图像区域分为两类，一是ABEF,CDGH,二是BFGC，且论文中说，这两区域的参数取相同值

2.生球区图像高斯滤波

图像的灰度的分布呈山峰状，每个“山峰”表示单个生球表面的灰度分布，这种分类类似于高斯分布，为了保持表面灰度分布的高斯分布特征，所以采用高斯滤波的方法

高斯滤波在滤波过程中，用大小为$l\ast h$的模板扫描图像，依次以图像的每个像素作为模板中心，用模板邻域内的像素灰度的加权平均值来代替模板中心像素的灰度值，模板中各像素的加权权重由二维高斯函数计算，计算公式为：

其中$\sigma$为二维高斯函数的标准差。$\sigma$越大时，高斯模板中各像素的权重差别越小，类
似于均值滤波器的模板；$\sigma$越小时，高斯模板中心像素的权重将大于其它像素的权重。由于单个生球表面灰度的类高斯分布比较陡峭（上上图 ），因此$\sigma$值应在(0,1)的范围取较小值，以降低模板周围像素的灰度值对中心元素的影响。由离散二维高斯模板性质

可知，像素在距离模板3$\sigma$外的权重近似为 0，对滤波的意义不大。因此，在确定$\sigma$
取值后，高斯滤波器的标准模板大小为6 $\sigma$ * 6 $\sigma$