基于区域填充的纤维图像提取算法

对天然纤维显微图像中所有纤维对象的正确分离和提取,是棉麻纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像中图像背景、纤维边缘和纤维内腔的灰度分布特性,提出基于区域填充的纤维图像提取算法.该算法以各个"纤维内腔"为图像分离提取的标准,采用膨胀区域填充的方法,并通过距离变换自动确定填充起始点,对经过二值化处理的纤维图像中的背景和纤维进行了区分,从而得到各个纤维对象的正确提取.该算法能够有效处理纤维图像间的黏连问题.     

基于K-means和GVF Snake模型的纤维图像分割

在纤维图像自动识别系统中,分割出完整连续的纤维是纤维特征分析的必要前提.针对纤维图像的背景和前景灰度区别不大、光照不均对图像的影响等特征,提出融合K-means和GVF(Gradient Vector Flow)Snake模型的纤维图像分割算法.该算法以提取完整连续的纤维轮廓为标准,利用K-means聚类分割结果为GVF Snake模型的初始轮廓线,并对得到的存在毛刺的轮廓结果采用轮廓跟踪去除毛刺,从而得到完整连续的单根纤维图像.该算法不仅能有效解决传统图像分割方法对纤维图像分割的不连续问题,而且能有效抑制纤维图像中噪声的影响.     

基于图像处理的非织造布纤维取向分布测量

通过提取非织造布图像中纤维之间孔洞的边缘线取向来对纤维的取向分布进行测量.首先采集非织造布纤雏网图像,采用中值滤波去除图像中的噪声.然后选用一定的阈值将灰度图像转化为二值图像,利用数学形态学处理填充纤维内部孔洞.经图像标识依次提取各个孔洞子图像.最后根据孔洞边缘线的取向计算纤维的取向角,经统计得到纤维的取向分布.     

纤维增强混凝土中纤维分布的计算机处理

为纤维增强混凝土中纤维的长度分布和三维取向分布设计了图像处理系统,详细叙述了图像处理系统的设计方法和编程思想.图像处理系统能很好地给出纤维的长度分布与三维取向分布,具有很大的通用性,并且对高分子纤维在建筑材料中的应用,对混凝土加工工艺有一定的参考意义.     

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.     

纤维图像拼接算法的研究

针对全景显示长纤维显微图像的需求,提出一种纤维图像的拼接算法.通过不同方向的细长纤维产生用以拼接的多边形对象.由于块状对象适合于最优化计算,因此,线状特征的块状化转换提高了匹配的稳定性和精度.图像的拼接通过多边形的重叠匹配实现,通过迭代匹配实现多边形的逼近计算.试验证明本文算法能实现细长纤维图像的无缝拼接.     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像的阈值分割算法

提出了一种新的阈值分割方法,将原始图像划分为子图像,计算子图像变化统计分布矩阵及平均加权信息熵能量占总信息熵能量和的比例,判断子图像内是否含有目标纤维.提出一种改进的Otsu阙值分割算法对含有目标的子图像进行分割.实验证明:该方法适用于目标稀疏且对比度低、亮度分布不均匀的图像,应用在纤维增强复合材料微观结构图像阈值分割中,能较好抑制图像中的噪声,在不破坏纤维完整性的同时获得较满意的分割结果.     

基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在对纤维进行边缘检测时易出现边缘不连续、虚假边缘、粘连纤维无法确定轮廓的现象,提出了一种基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法.该算法首先利用灰色预测和Niblack算法分别得到图像的强边缘和图像二值图,接着利用边缘连接算法求出连接图,并与利用灰色关联度求出的感兴趣区域(ROI)相结合求出纤维边缘图,进而利用填充算法和轮廓跟踪求出纤维外轮廓,再将外轮廓与ROI相结合求出轮廓增强的纤维图像,最后运用基于方向图的边缘界定算法提取纤维的边缘信息,剔除毛刺之后可得到纤维的完整边缘.试验结果表明,这种方法能够很好地抵制噪声,并能得到比较完整的纤维边缘信息,不仅具有较好的边缘连续性,且克服了双边缘的现象,提高了检测精度.     

木棉和棉的自动识别

木棉和棉同属于纤维素纤维,化学性质非常相似,采用传统方法不能有效地鉴别.通过光学显微镜获得的纤维纵向图像发现,木棉纤维纵向较为光滑,没有类似棉的天然转曲,因此可以利用图像处理的方法进行纤维识别.首先提出了一种纤维分离算法,通过轮廓和骨架的分离,从而有效地分离交叉纤维.然后利用灰度分布特征和经典模式识别方法实现了木棉和棉的自动识别.     

复杂背景下的纤维识别研究

对在复杂背景下的纤维识别进行了研究.由于图像中纤维交错分布,相互遮挡,很难用现成的方法完成识别.本文作者提出的识别方法包括3部分:边缘检测,边缘细化与边缘修复.试验结果表明,本方法可避免纤维交叉,纤维弯曲等影响,并能较为准确地识别出每条纤维.     

利用VC++6.0实现数学形态学图像边缘检测算法

应用数学形态学理论,利用VC++6 0执行效率高,可继承、封装、移植等成熟的软件技术,替代常用的图像处理仿真工具Matlab,开发出快速、准确、灵活的图像处理应用软件,对任意灰度图像进行边缘检测处理·     

用于显微影象数据采集系统的功能扩展技术方案

设计了一种新颖的功能扩展技术方案，采用这一方案已成功地实现了显微形象数据采集系统与ＰＣ／３８６联机．在这个新的系统上，不仅能够完成影象的数据化采样，而且能继续进行影象的定量分析，从而扩展了原系统的应用功能．     

大容量高速视频图像传输技术研究

在采用数字相机的测试系统中,为解决图像数据大容量、远距离传输的瓶颈问题,在研究视频图像传输技术的基本原理基础上,提出了高速、远距离传输的具体实现方案。利用光电转换方法及FPGA(Field Programmable Gate Array)技术,完成了大容量高速视频图像光纤传输系统设计及仿真。仿真结果表明,该技术实现了数字视频长线传输。     

棉花异性纤维在线检测系统研究与实现

棉花异性纤维危害大,人工挑拣时效率低下。为了通过机器将其实时的分拣出来,研究并设计了一种异性纤维在线检测系统;其中包括棉流图像的采集、预处理,以及异纤识别等过程。通过两个高速线阵CCD扫描摄像机获取原棉图像,预处理时,针对图像中光照分布不均导致的亮度分布不一致问题,提出了基于行的照度不均修正技术;异纤识别方面,提出了基于四方向绝对差分的边缘提取;并通过阈值分割的方法得到异纤边缘。图像识别前,将图像按照执行机构排列进行均匀分割,使得算法输出指令可以直接对应到相应的执行机构。现场测试表明,该系统能够有效检测出异纤,速度快、精度高、可靠性好,实现了生产自动化。     

基于MFC的图像处理程序的设计研究

介绍了使用MFC进行图像处理程序设计的相关概念和方法,并通过分析图像处理程序的工作原理和系统结构,针对当前图像处理程序工作效率低、处理速度慢的问题,提出了一种基于多线程技术和MFC文档视图结构的图像处理程序的设计方法。该设计采用了线程同步的缓冲结构,具备了多线程并行处理能力,并充分利用了双核处理器的硬件优势。最终实验表明,采用该设计实现的图像处理程序响应迅速、处理效率很高,为MFC在图像处理领域的应用开发提供了一种良好的解决方案。     

基于FPGA高清视频图像的光纤传输系统研究

针对传统的电缆不能满足高清视频图像的传输速率和传输距离要求的问题, 在研究视频图像传输技术的基本原理基础上, 实现一种以现场可编程逻辑器件（FPGA： Field Programmable Gate Array）为核心的高清视频图像光纤传输系统。采用高清晰度多媒体接口(HDMI： High Definition Multimedia Interface)作为高清数字视频图像数据的输入接口, 利用FPGA的高速并行特性完成了高清数字视频图像的采集、 预处理以及数据流的缓存控制, 并通过HDMI接口输出高清视频图像。实验结果表明, 当传输速率为2.5 Gbit/s时, 传输距离可达300 m。该方案实现了高清数字视频图像的光纤远距离无失真传输。     

非完全数据光学CT图像重建技术

非完全数据图像重建是光学CT技术的重点和难点内容，本文设计了此条件下的正交测量光路及干涉条纹自动处理系统。同时重点论述了此条件下的重建算法，它包括改进的联合代数重建法和频谱分析重建法。最后设计了一种实用测量重建算法。为光学CT技术的实用化发展奠定了基础。     

利用决策树方法进行癌细胞识别

机器学习是人工智能的一个重要分支,作为图像处理技术与模式识别方法在细胞学的研究与诊断方面的应用,提出用决策树的方法的识别癌细胞,取得了预期的结果,对于发现各种难以预想的模式,这种方法说明了学习程度可作为复杂数据中的搜索模式的工具。