在使用X射线扫描系统进行安检的过程中,安检员采取人眼识别X射线安检图像来确认旅客是否携带违禁品,而被检包裹内由于物品重叠、种类繁杂,难免会造成误检、漏检等情况。针对安检图像的成像特点,提出了基于K均值与区域生长的分割算法,该算法通过有针对性地选择聚类中心,并采取加权系数改进聚类中距离度量方法,针对安检图像中物体的材质进行有效的图像分割。实验结果显示,该算法能够有效分割出安检图像中不同材质的物体,与人工识别相比提高了安检工作的效率。
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