基于形態(tài)學(xué)的煙葉圖像分割技術(shù)的研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理研究中,圖像分割是一種基本的而且是非常重要的技術(shù),也是進(jìn)一步進(jìn)行圖像分析的關(guān)鍵步驟.從上世紀(jì)60年代開始至今,人們已經(jīng)提出了上千種圖像分割算法,如利用圖像灰度統(tǒng)計(jì)信息的方法,利用圖像分類技術(shù)進(jìn)行圖像分割的像素分類方法,利用圖像中灰度變化最強(qiáng)烈的區(qū)域信息的邊緣檢測方法等.本課題研究的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的煙葉圖像分割方法屬于利用邊緣檢測進(jìn)行圖像分割的范疇,基本思想是先利用形態(tài)學(xué)方法檢測圖像中的邊緣點(diǎn),再按一定策略連接成輪廓

2、,從而構(gòu)成分割區(qū)域.針對傳統(tǒng)的梯度邊緣檢測算法的不足,結(jié)合煙葉圖像自身的特點(diǎn),本文主要研究了以下內(nèi)容: 1.在研究了數(shù)字圖像的采集方法以及不同的數(shù)字圖像文件的基礎(chǔ)上,利用CCD數(shù)碼相機(jī),結(jié)合研究的實(shí)際應(yīng)用方向,設(shè)計(jì)出了卷煙煙葉視覺處理系統(tǒng). 2.分析了傳統(tǒng)梯度算法在煙葉數(shù)字圖像邊緣檢測中應(yīng)用的不足之處,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)一二值形態(tài)學(xué)、灰度形態(tài)學(xué)和模糊數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的煙葉圖像邊緣檢測算法,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果在無噪聲