基于计算机视觉技术的木材细胞图像分割的研究

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1、摘要随着木材科学研究的发展和深入，通过计算机视觉(CV)来对木材细胞图像进行分析成为当今木材研究的一个重要方向。图像分割技术是计算机视觉的主要组成部分，是进行细胞面积、个数、胞壁率等反映木材性质重要参数检测的一种快速准确的手段，也是木材细胞形态的定量计算和分析的基础，其检测的准确性直接影响木材特性的分析结果。本文首先简要介绍了具有代表性的各种分割算法的原理以及功能，在分析比较后确定适合木材细胞图像的分割算法。并从传统的典型边缘检测算子的原理入手，对木材细胞图像进行了分割，比较了各种经典算子之间的性能差异，并深入剖析了它们对木材细胞图像进行分割的优缺点。

2、本文又针对传统边缘检测算子无法解决的问题，将几何型变模型引入木材细胞显微图像的分割中。文中较全面的介绍了几何曲线演化方法、由Osher和Sethian提出的基于水平集的图像分割方法、窄带方法、Mumford和Shah提出的Mumford—Shah图像分割模型、Chan和Vese提出的Mumford—Shah模型的水平集解法。将这些分割方法应用于木材细胞图像中，通过实验结果说明各种分割方法针对木材显微图像的优势与不足。本文针对针叶材细胞图像的特点，对Mumford—Shah图像分割模型进行了改进，将模型中的内部像素的灰度平均值改为目标物体的核心灰度，这样

3、有效的去除了模型分割的盲目性，为细胞的分类识别打下基础，使分割更有意义，更准确。关键词木材细胞图像；图像分割；几何曲线演化；水平集方法；Mumford-Shah模型■～，●东北林业大学硕士学位论文AbstractAlongwiththedeVelOpingofw00dscience，ithasbecomeanimportantdirectionofwoodresearchtoanalysiswoodcellimagebyComputerⅥsion(cV)．ImagesegmentationisanimportantpanofC．Vandanimpona

4、ntwaytomeasureceUarea，cellnumber，andpercentageoffiberceUwall，whichfbundatiOnofcalculationareallimportantparameterstoreflectwoodpropeny．Itisals0theandanalysisinmo叩hology．TheresultofitaffectedanalyticalresultOfwoodpropenydirectly．Inthisthesis，weintroducedtheprincipleandapplication

5、ofsometypicalimagesegmentationmethods，analyzedandcomparedthem，andthendeterminedthemethodsadaptingt0woodceUimagesegmentation．Inthethirdchapter，weintroducedtheprincipleofthetypicaledgedetectionoperatorsandusedthemethodtosegmentthewOodceUimage．WefoundOutthatthemostadaptedoperatorto

6、eachimage，thedifI℃renceamongthemandtheadVantageanddisadVantageoftheseoperatorsforwoodcellimages．Inthenextchapter，weintroducedthegeometriccurveeVolutiOntosegmentthewoodceUimagetos01VethequestionsthatthetypicaledgedetectionoperatorscouldnotsOlVe．W色introducedtheprincipleofgeometric

7、cuⅣeeVolutionmethod，theimagesegmentationmethOdbasedOnleVelsetmethOdthatwasfirstintroducedbyOsherandSethian，itsfastingalgorithm——NaHowBand，Mumford_一Shahmodel，thesolutionforM-SmodelbasedonleVelsetmethOdthatwasfirstintroducedbyChanandV色se．WeusedthesemethodstosegmentthewoodceUimages

8、andexplainedtheadVantageanddisadVantagethrought