颗粒图像分割与分析方法研究

论文摘要

颗粒是指处于分割状态下的微小固体、气体或液体,也指具有生命力的细菌和微生物等。在工业、农业、科研、医学等应用领域,颗粒是种常见的分析测量对象,通过统计样品内所含颗粒的数目和各种特征参数,就可以对其品质或特性进行分析。采用数字图像处理的理论对颗粒进行分析和测量,可以减轻劳动强度,提高工作效率和准确度,从而得到广泛的应用,成为近年来国内外的一大研究热点。本文的主要研究内容包括颗粒图像的预处理、图像分割和颗粒参数测量。首先,介绍了颗粒图像处理与分析中涉及到的一些预处理、图像分割与二值图像处理技术。对多种常见阈值分割算法进行了比较,选择最大类间方差法对颗粒图像进行阈值分割。针对颗粒图像的特点,采用面积滤波的方法对颗粒图像进行噪声消除和孔洞填充。其次,详细的分析了粘连颗粒图像的两类分割算法:基于凹点的分割算法和基于数学形态学的分割算法。对这两类算法进行了实验比较,并对这两种算法的优缺点与适用范围进行了总结。然后,详细研究了流域分割算法中的过分割原因,并对流域分割算法进行了改进。通过极限腐蚀的方法获得距离变换图,采用4/8邻域结构元素交替腐蚀的方式进行极限腐蚀,避免分割不足的现象。提出一种自适应选择种子点的方式,使种子区域最大化,避免了过分割现象。通过对大量颗粒的分割实验可以发现,该算法不仅对圆形和类圆形颗粒能取得理想的分割效果,对形状不规则的颗粒也能进行有效分割。最后,对颗粒的数量、周长、面积、粒径、圆形度等特征参数进行了测量,测量所得的参数具有较高的实用价值。并通过Visual C++ 6.0实现一个简单的颗粒图像处理平台。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题依据和研究意义
• 1.2 国内外研究状况概述
• 1.3 研究任务及主要内容
• 第二章 颗粒图像处理与分析基础
• 2.1 图像预处理
• 2.1.1 图像灰度修正
• 2.1.2 图像平滑处理
• 2.2 图像分割技术研究
• 2.2.1 基于边缘检测的分割方法
• 2.2.2 阈值分割方法
• 2.3 二值图像的处理
• 2.3.1 数学形态学的基本理论和算法
• 2.3.2 小区域消除及孔洞填充
• 2.4 本章小结
• 第三章 粘连颗粒图像分割方法研究
• 3.1 基于凹点的分割算法
• 3.2 基于数学形态学的分割算法
• 3.2.1 腐蚀膨胀分割算法
• 3.2.2 流域分割算法
• 3.3 本章小结
• 第四章 自适应流域分割算法
• 4.1 过分割研究
• 4.2 自适应流域分割算法思想
• 4.3 自适应流域分割算法描述
• 4.3.1 极限腐蚀结构元素选择
• 4.3.2 自适应流域分割算法实现
• 4.3.3 自适应流域分割算法步骤
• 4.4 试验结果与讨论
• 4.5 本章小结
• 第五章 颗粒特征参数测量及结果分析
• 5.1 描述颗粒特征的两个基本参数
• 5.1.1 颗粒大小
• 5.1.2 颗粒形状
• 5.2 颗粒参数测量
• 5.2.1 颗粒数目测量
• 5.2.2 颗粒周长测量
• 5.2.3 颗粒面积测量
• 5.2.4 粒径测量
• 5.2.5 颗粒长度和宽度测量
• 5.2.6 圆形度测量
• 5.3 检测结果及分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果