优秀研究生学位论文题录展示

纸浆纤维图像分离算法的实现

专 业: 检测技术与自动化装置
关键词: 纸浆纤维 图像分离 图像识别 边缘检测
分类号: TS712  TP391.41
形 态: 共 65 页 约 42,575 个字 约 2.037 M内容
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内容摘要


造纸工业作为全球第三大制造业,其与数字图像处理技术的结合,得到了广泛的关注和研究。

纸浆纤维的长度、宽度、弯曲特性以及各纤维的分布特征是纸浆工业中的重要参数(王菊华,1998),纸浆纤维的形态参数对于成纸性能有重要的影响,纸浆纤维特征的有效测量将直接关系到成品纸的质量。

因此准确获取纤维的重要参数,对生产高性能纸张变得越来越重要。

传统上,纤维形状的测量很大程度上受样品制备和数据分析中人为因素的影响,因此纸浆纤维的有效测量一直是造纸工业中亟待解决的问题。

为了准确测量纤维的各形态参数,首先必须要提取纤维的几何特征,其中挑战性的任务是交叉纤维的分离与识别。

而在实际获取的纸浆纤维图像中,经常会遇到重叠现象,即多条纤维交叉在一起的情形。

这给后续的分析处理带来了困难。

为了解决此问题,本文设计了一个有效的算法,能够将交叉在一起的多条纤维分离为独立完整的单个纤维。

本文进一步讨论了一般线状目标的图像分离方法。

并结合纸浆纤维的形态特点,提出了适合本课题的有效算法。

首先获取实际的纸浆纤维图像,然后在传统方法的基础上,针对二值化的图像,结合图像分析理论设计精度较高的纤维图像处理算法,对纸浆纤维图像进行预处理,边缘检测,边缘连接等处理,然后利用数学形态学中的流域分割理论,提出有效的纤维分离算法,并在机器视觉软件Halcon和微软的开发工具Visual C++.NET下编程实现,最终有效地实现对交叉纤维的分离,并实现对纸浆纤维特性参数的准确测量..……

全文目录


文摘
英文文摘
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题研究现状与进展
1.3 本文的组织结构和要点
第2章 数字图像分离的理论基础
2.1 图像分离的定义
2.2 图像分离的分类
2.2.1 基于边界的图像分离方法
2.2.2 基于阈值的图像分离方法
2.2.3 基于区域分离的图像分离方法
2.2.4 基于特殊理论工具的图像分离方法
2.3 图像分离算法的评价
2.3.1 各种图像分离方法分离图像的基本依据和条件
2.3.2 图像分离算法评价
第3章 纸浆纤维分离系统
3.1 纸浆纤维分离系统的总体方案
3.2 纸浆纤维分离系统硬件构成
3.2.1 主机系统
3.2.2 图像输入设备
3.2.3 图像采集设备
3.2.4 图像输出设备
3.3 纸浆纤维分离系统软件设计
3.3.1 开发工具
3.3.2 软件界面模块
3.3.3 图像采集模块
3.3.4 图像处理与分析模块
第4章 纸浆纤维图像分离算法
4.1 纸浆纤维图像的预处理
4.1.1 纸浆纤维图像的二值化
4.1.2 基于小波变换的去噪算法
4.1.3 基于空域梯度法的增强算法
4.2 基于Canny算子的边缘检测算法
4.3 基于模糊判决的边缘连接算法
4.4 纸浆纤维图像的识别
4.4.1 纸浆纤维图像的特征提取
4.4.2 基于局部曲率函数的角点检测算法
4.5 基于数学形态学的纸浆纤维图像分离算法
4.5.1 数学形态学的基本理论概述
4.5.2 基于流域分割理论的纸浆纤维图像分离方法
第5章 纸浆纤维图像分离算法编程
5.1 框架系统的结构组成
5.2 系统算法的程序实现
5.3 图像分离对算法的要求
5.4 影响图像分离的主要因素
5.5 纤维图像分离测试结果
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献

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中图分类: > TS712 > 工业技术 > 轻工业、手工业 > 造纸工业 > 基础理论 > 纤维形态、结构
其他分类: > TP391.41 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工)

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