基于灰度等高线变化加速度的菌落图像分割研究

论文摘要

图像分割就是根据图像的特性和需求规则将图像数据划分为不同的区域。寻找符合具体需求的分割算法是图像分割的关键和难点,也一直是图像分割研究的重点。菌落图像由于其构成复杂、凹凸不一、大小不均、重叠情况严重,一直是图像处理中的难点。本文对针对构成复杂、大小不均、重叠情况严重的菌落图像的具体特性提出一种新的分割方法。主要工作主要包括以下几个方面:1.图像预处理。图像预处理技术主要包括图像增强,中值滤波,边缘检测等方法,通过对原菌落图像有效的预处理,去除图像中的噪声点,平滑图像,增强目标与背景的差别。为后续的图像分割工作奠定基础。2.自动多门限分割。在基于传统的多门限分割方法的基础上,将目标与背景再次进行门限分割,达到相对目标与背景的分割。3.灰度等高线的提取。将灰度等高线运用到菌落图像分割中去。在多门限分割的结果上,用Sobel算子提取出灰度等高线。最后将各门限灰度值的等高线重叠到原图像中去。4.加速度判定。根据前人对灰度变化的总结,借用物理学中加速度的概念,将等高线附近所取得的伪等高线进行加速度判定,找出边界。并同时去除掉由于多次门限分割带来的伪边界线,得出分割结果。5.菌落图像处理。将灰度等高线和加速度判定运用到菌落图像中去。通过仿真,得到分割结果。并将仿真结果与传统方法分割结果做比较。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 数字图像处理概述
• 1.2 菌落图像处理及其发展与现状
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的内容安排
• 第二章 菌落图像预处理及分割
• 2.1 图像预处理
• 2.1.1 直方图及直方图均衡
• 2.1.2 中值滤波
• 2.1.3 边缘检测
• 2.2 图像的数学形态学处理
• 2.2.1 二值数学形态学处理
• 2.2.2 用算术/逻辑操作增强
• 2.3 图像分割
• 2.3.1 图像分割的概念
• 2.3.2 图像分割的一般方法
• 2.4 菌落图像的预处理与分割
• 第三章 自动多门限分割方法
• 3.1 传统多门限分割概述
• 3.2 自动多门限分割法
• 3.3 菌落图像的自动多门限分割
• 第四章 基于灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割
• 4.1 图像灰度等高线
• 4.2 基于灰度变化加速度的图像分割
• 4.2.1 灰度变化加速度
• 4.2.2 灰度变化矢量
• 4.2.3 基于灰度等高线的灰度变化加速度判定
• 4.3 基于灰度等高线及灰度变化加速度的菌落图像分割
• 4.4 分割结果分析及与传统方法比较
• 4.5 算法的仿真平台
• 第五章 全文总结
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士期间取得的成果