边缘检测方法在憎水性图像分析中的应用研究
论文摘要
本文主要对憎水性图像分析的边缘检测方法进行研究,在分析憎水性图像特性基础上,首先提出了基于GAP统计模型和模糊数学理论的憎水性图像边缘检测算法,该方法能够有效地分割水珠、水迹形状信息,较好解决水珠图像的阴影对面一侧由于水珠透明性造成的边界部分缺失问题,有效获取水珠/水迹信息。提出了基于有效平均隶属度的绝缘子憎水性图像边缘检测算法,该方法能更好的区分亮点阴影与水珠的真正边缘,水珠/水迹边缘获取和去噪能力均有了很大改善,对绝缘子憎水性检测具有一定的应用前景。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 课题研究的背景和意义1.2 国内外研究现状1.3 本文主要工作与章节安排第二章 憎水性图像等级评价方法分析2.1 水珠图像特征分析2.2 边缘检测算法2.2.1 差分边缘检测2.2.2 Roberts算子2.2.3 Sobel算子2.2.4 Prewitt算子2.2.5 拉普拉斯算子2.3 本章小结第三章 憎水性图像分级与评析3.1 憎水性图像的获取3.2 憎水性图像分级3.3 最大水珠或水迹的形状因子3.4 最大水珠或水迹与整幅图像的面积比c的联合计算'>3.5 K与fc的联合计算3.6 本章小结第四章 基于GAP统计模型和模糊理论的憎水性图像边缘检测算法4.1 引言4.2 GAP统计模型4.2.1 GAP一般定义4.2.2 分布GAP算子4.3 边缘隶属度函数的建立4.4 图像边缘检测模型4.5 实验结果及分析4.6 本章小结第五章 基于有效平均隶属度的憎水性图像边缘检测算法5.1 引言5.2 基于有效平均隶属度的图像边缘检测算法5.2.1 基于梯度的方向性隶属度分量5.2.2 有效平均隶属度模型5.2.2.1 有效平均隶属度EAM定义5.2.2.2 EAM(D)~D曲线与高低端剪切函数5.2.2.3 特征提取范围5.3 实验结果与分析5.4 本章小结第六章 总结与展望参考文献致谢在学期间发表论文和参加科研情况
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