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复杂图像的分割与统计研究

作　者: 牟春洁
导　师: 张国英
学　校: 北京化工大学
专　业: 计算机应用
关键词: 矿石图像双边滤波距离变换图像重构种子边界生长
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 89次
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内容摘要

矿业领域选矿过程需要借助矿石的粒度分布信息,进行优化控,矿石的形态和粒度分布决定着选矿破碎生产的质量、产率及其能耗。用图像分析方法测量统计矿石颗粒可以提高测量的实时性及准确性。由于矿石图像比较复杂,矿石中有时存在明显的棱角,且当矿石颗粒堆积时,单一的传统分割方法难以准确识别出每个矿石的边界,使传送带矿石图像难以准确分割。本文着重研究传送带上矿石视频图像中矿石目标的分割技术,分割后图像中目标统计及形态分析,矿块平均粒径以及粒度分布等问题。首先对原始矿石图像进行滤波和图像二值化处理,针对图像特征采用了双边滤波处理方法和双阈值二值化方法。根据图像形态学原理,对二值图像进行距离变换和形态重构,取得矿石图像顶部区域的局部最大灰度值,对重构后的矿石目标确定种子区域。提出了一种基于种子边界生长的分割方法,根据重构后的图像颜色特征,提取种子区域及其边缘,并制定区域边界生长条件及图像目标边界条件,以判断是否达到矿石边缘。最后对分割后的图像进行统计,统计矿石目标个数和面积。本文对传送带矿石视频进行实时处理,双边滤波减少了图像中的噪声信息；距离变换和图像重构提取出图像中每个目标的局部最大值,即实现了种子点的选取；本文提出的分割方法是以每个矿石对象作为处理单元,而不是以整幅图像为分割对象,矿石分割的结果较为准确；对图像分割结果进行统计分析,矿石个数及形态与目测结果基本一致。实验表明,本文提出的系统和分割技术适宜于传送带矿石图像的粒度分析。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第一章绪论  13-17
  1.1 课题研究背景及意义  13
  1.2 目前国内外研究现状  13-15
  1.3 本文的主要研究内容  15-17
第二章矿石图像增强  17-31
  2.1 图像滤波  17-22
    2.1.1 中值滤波  17-19
    2.1.2 高斯滤波  19-20
    2.1.3 双边滤波  20-22
  2.2 图像二值化  22-30
    2.2.1 基于杂乱度的图像二值化  22-27
    2.2.2 基于连通度的图像二值化  27-28
    2.2.3 自适应图像二值化  28-30
  2.3 本章小结  30-31
第三章距离变换和图像重构  31-41
  3.1 引言  31
  3.2 DT距离变换  31-35
  3.3 图像重构  35-39
    3.3.1 图像形态学基础  35-36
    3.3.2 灰度图像重构  36-39
  3.4 本章小结  39-41
第四章基于种子边界生长的矿石图像分割  41-55
  4.1 传统的图像分割技术  41-48
    4.1.1 图像阈值分割技术  42-44
    4.1.2 边缘检测技术  44-45
    4.1.3 区域生长分割技术  45-48
  4.2 分水岭分割技术  48-49
  4.3 基于种子边界生长分割方法  49-54
    4.3.1 图像种子区域提取  49-52
    4.3.2 图像种子边界生长  52-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章图像分割统计及分析  55-63
  5.1 矿石分割系统整体构架  55
  5.2 图像目标特征提取  55-58
    5.2.1 目标计数  56-57
    5.2.2 目标面积统计  57-58
    5.2.3 目标圆形度测量  58
  5.3 实验结果  58-60
  5.4 目标统计及分析  60-61
  5.5 本章小结  61-63
第六章总结与展望  63-65
参考文献  65-67
致谢  67-69
研究成果及发表的学术论文  69-71
作者和导师简介  71-72
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  72-73

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