收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于计算机截面图像的棉/苎麻自动分析系统

禹素萍  
【摘要】:目前,商检系统确定棉和苎麻纤维混纺品的成份百分比主要采用人工分析的方法,这种检测方法依赖于检测人员的主观判断,检测人员的经验、技术等因素会影响结果的客观性和准确性。人工检测方法费时、费力,并且效率低。因此,商检系统需要一种高速、客观、准确的苎麻和棉纤维分析方法。本论文研究如何采用计算机图像处理和模式识别相关技术,实现基于纤维截面图像的苎麻和棉纤维种类识别和成份分析,为建立棉和苎麻纤维种类识别以及成份分析的全自动系统奠定基础,从而实现纤维种类无人工干预、客观、准确地识别。主要研究工作有显微放大纤维截面图像光照不均现象的校正处理、纤维截面图像的预处理(边缘检测、纤维掩码、截面分离、骨架提取等等)、纤维截面特征参数的定义和提取以及基于SVM的纤维自动分类。具体如下: 论文首先提出用离均差线性迭代算法进行纤维图像点光源光照不均的校正处理。通过计算图像的离均差,寻找需要进行迭代运算的特征点集合;对每个特征点用其局部强度平均值代替灰度值,以得到的新图像作为新的处理对象,反复迭代运算直至图像的标准偏差收敛。在逐次迭代的过程中,光照不均的影响被消除,同时保留了纤维的边缘信息。算法能有效去除显微放大纤维截面图像中由点光源引起的光斑效应,为后续图像处理消除不利影响。 其次对传统Canny边缘算子提出改进,提出基于纤维截面图像内容的Canny高、低阈值的自适应算法,在Canny边缘检测算法的边缘跟踪部分提出了两个概念:“边缘长度”和“边缘分叉间平均间隔”,并以它们作为区分纤维边缘和噪声伪边缘的重要标识。改进后的Canny边缘算子延续了传统Canny边缘算子高效的特征,进一步提高了Canny边缘检测算子的输出信噪比,尤其对分布密度、分布数量各不相同的纤维截面图像具有满意的输出信噪比。对于低分辨率纤维截面图像和细微边缘的边缘检测,本文采用了基于B-Spline插值边缘检测算子,插值边缘算子对输入图像先进行插值而非高斯平滑,能有效克服Canny边缘检测算子在低分辨率图像检测方面的缺陷,改善边缘输出的信噪比和光滑度。 为了解决部分纤维截面相互粘连的问题、克服纤维截面图像边缘检测的双边缘效应,论文接着提出纤维掩码的概念。首先提出的背景填充法纤维掩码能有效克服双边缘效应,亦能较好地分离相互粘连的纤维截面。但背景填充法去掉了截面外轮廓像素点,改变了截面的周长、面积等特征参数,给纤维分类的正确性带来不确定因素。为了进一步提高纤维掩码的可应用性,本文进一步提出了二分法纤维边缘掩码算法。考虑到边缘上像素点的离均差值一般较小,算法设定了两个离均差阈值,其中低阈值用于确定纤维的存在性,高阈值用于连通低阈值检测得到的边缘像素点,以得到完整的纤维边缘掩码。 在纤维边缘掩码的基础上,本文提出了基于欧氏距离变换的纤维截面分离算法。首先以“纤维边缘掩码”为特征点集合,计算输入图像各像素点的最短欧氏距离,并设定阈值以区分“图像背景”和“纤维内腔”,然后以“纤维内腔”为特征点集合,计算“纤维边缘掩码”各像素点的最短欧氏距离。对于那些仅仅距离某个内腔子集合最近、且与其连通的边缘掩码点,被认为与该子集合属于同一个纤维截面,那些与多个内腔子集合距离相等的边缘掩码点则放在一个公共集合中,这个公共集合中的像素点与哪个纤维截面相邻,则认为该像素点属于这个纤维截面。得到独立的纤维截面以后,论文研究了纤维截面的骨架线提取。 然后论文研究并分析了已有的棉/苎麻截面特征参数,根据纤维截面特征,提出用5链码和与5链码差曲线对纤维截面骨架线进行描述,对角点、凹陷等特征进行了新的定义和定量分析。利用链码对纤维截面骨架进行描述,可以将二维的形状概念简化成一维的函数,以利用信号分析技术提取纤维截面特征。 最后对核主元分析法(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行了研究。KPCA能够在高维空间提取纤维截面的一些非线性特征。SVM具有较强的推广能力、能改善由于样本缺少及样本数据残缺带来的性能降低,且SVM在理论上可以得到全局最优的解析解、不存在局部最优化问题等优势,因此本文选用SVM对棉/苎麻纤维截面进行分类。先采用100对棉/苎麻纤维截面作为样本进行训练,然后用训练所得的分类模型对棉/苎麻混纺纤维截面进行分类,并对结果进行分析。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 汤敏;;基于细胞神经网络的灰度图像边缘提取[J];计算机工程与设计;2010年10期
2 付亮;晋帆;李丽娟;;数字图像处理在仓库进出货中的应用[J];工业控制计算机;2008年09期
3 吕俊白;基于边缘提取的图像编码与消噪技术研究[J];计算机工程与应用;2001年23期
4 敬雪;滕奇志;唐棠;王姝;;有效的染色体分割新方法[J];计算机工程与应用;2008年35期
5 徐达丽;任洪娥;徐海涛;赵萍;;基于链码技术的距离变换改进算法[J];计算机工程与应用;2009年25期
6 章卫祥;周秉锋;;一种改进的Graph Cuts交互图像分割方法[J];影像技术;2007年04期
7 方明;;一种基于图像的人体检测方法[J];科技资讯;2009年27期
8 李永锋;周德祥;邢超;张建华;;基于数学形态学的粘连大米籽粒分割研究[J];农业网络信息;2010年10期
9 彭丰富;黄龙;王成杰;梁曦;;循环细分方法提取图像边缘[J];计算机与数字工程;2010年12期
10 方兴林;;袋装粮数量智能识别算法研究[J];微型机与应用;2010年15期
11 倪厚强;朱丹凤;周骥平;朱兴龙;;图像处理在激光立体视觉测距中的应用[J];中国制造业信息化;2008年19期
12 刘白林;刘云卿;黄舒舒;;多支持向量机的乳腺肿瘤识别[J];西安工业大学学报;2011年02期
13 孔宪梅,熊■,汪家道;计算机图像处理在铁谱分析中的应用[J];润滑与密封;2002年02期
14 韩春明,郭华东,王长林;一种新型雷达图像边缘提取技术[J];遥感学报;2002年06期
15 张永亮;卢焕章;;基于图像局部熵的红外图像分割方法[J];红外技术;2006年11期
16 毛磊;朱灯林;;表面贴装中QFP芯片图像的边缘提取技术[J];河海大学常州分校学报;2007年04期
17 丰艳,王明辉,陈一民;利用图像像素灰度值变化速度的相似性进行图像分割[J];计算机应用与软件;2005年01期
18 张国杰;韩晓菊;沈继忱;;基于灰度加权阈值和形态学的锅炉火焰边缘检测[J];黑龙江电力;2010年03期
19 姜涌;曹杰;杜亚玲;诸燕平;;基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法[J];南京航空航天大学学报;2005年06期
20 常辉,胡荣强;基于B样条小波的图像边缘检测[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2002年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 项昱晖;江开勇;夏涛;;基于动态域值的鞋帮图像边缘提取方法[A];2005年中国机械工程学会年会第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
2 项昱晖;江开勇;夏涛;;基于动态域值的鞋帮图像边缘提取方法[A];2005年中国机械工程学会年会论文集第11届全国特种加工学术会议专辑[C];2005年
3 黄晓山;;数字图像处理及其在医学上的应用[A];2009年浙江省医学工程学术年会论文汇编[C];2009年
4 章卫祥;周秉锋;;一种改进的Graph Cuts交互图像分割方法[A];提高全民科学素质、建设创新型国家——2006中国科协年会论文集(下册)[C];2006年
5 王珏;徐利兵;;一种基于改进的边缘搜索和CANNY算法的图像分割方法[A];中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集[C];2004年
6 杨暄;郭成安;李建华;;改进的脉冲耦合神经网络及其在图像分割中的应用[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
7 孟祥增;王玲;;基于改进颜色模型的彩色图像分割及其主区域提取[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
8 周雪妍;宋雨;林泽鸿;;一种快速局部进行阈值选取边缘提取方法的研究[A];第十一届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2006年
9 赵亮;李熙莹;刘嘉昭;赵福利;;基于聚类神经网络算法的医学图像分割[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集(D 光电信息处理技术专题)[C];2006年
10 韩晓菊;张国杰;沈继忱;;基于灰度加权阈值和形态学的锅炉火焰边缘检测[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 禹素萍;基于计算机截面图像的棉/苎麻自动分析系统[D];上海交通大学;2008年
2 康文炜;冠状动脉造影图像的分割方法研究[D];吉林大学;2010年
3 韩永华;农田图像的统计迭代分割方法研究[D];浙江大学;2011年
4 刁智华;大田小麦叶部病害智能诊断系统研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
5 陈玫玫;手指静脉图像的去噪与分割算法研究[D];吉林大学;2010年
6 付晓薇;基于量子力学的图像处理方法研究[D];华中科技大学;2010年
7 李小兵;MRI图像脑肿瘤分割与EEG脑癫痫检测的研究[D];大连理工大学;2010年
8 邢坤;基于可见光遥感图像的典型目标识别关键技术研究及其系统实现[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 邢坤;基于可见光遥感图像的典型目标识别关键技术研究及其系统实现[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 魏伟一;非均匀光照图像的灰度校正与分割技术研究[D];兰州理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李涛;利用蛇形主动轮廓进行医学图像边缘提取与三维重建的研究[D];河北工业大学;2006年
2 郑慕之;MRI二维图像处理及可视化研究[D];南京航空航天大学;2005年
3 樊曼劼;机场跑道异物(FOD)检测研究[D];北京交通大学;2011年
4 康朝红;基于支持向量机的X线图像分割技术研究[D];河北大学;2009年
5 严灵毓;基于半监督学习的图像分割系统的设计与实现[D];华中科技大学;2010年
6 葛秘蕾;基于云理论的图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 萧湘;骨髓细胞图像分割方法研究[D];中南林业科技大学;2010年
8 胡媛媛;基于形态学的图像分割方法的研究与应用[D];昆明理工大学;2008年
9 尚金奎;基于粗糙集理论的图像分割方法研究[D];东北大学;2008年
10 韩海梅;基于Snake模型的纤维图像分割的研究与应用[D];东华大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 上检;“检学”联合结硕果[N];中国国门时报;2006年
2 刘庆斌;混凝土抗裂取得实质性进展[N];中国房地产报;2004年
3 任效良;科大科研成果填补国际空白[N];北方经济时报;2007年
4 燕海霞;王忆勤;李福凤;脉象信号研究日渐深入[N];中国医药报;2005年
5 ;用三星数码DigimaxMaster软件处理照片[N];科技日报;2007年
6 ;B超术语解释[N];农村医药报(汉);2008年
7 李俊;P84纤维和普抗纤维性能及应用[N];中国建材报;2010年
8 ;功能面料引领运动服饰新时尚[N];中国经营报;2007年
9 陕西 瞿贵荣;彩电特殊故障检修五例[N];电子报;2007年
10 王永强;运动队服的科学挑剔[N];中国经营报;2008年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978