基于距离变换纤维骨架提取算法的研究

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1、东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我悟守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:洲尹孙日期:沙，;年)月〕日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索

2、，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密可，在二-年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密口。指导教师签名:学位论文作者签名:刹‘’琢日期日期:”年资月〕日么”脾)“一)日东华大学硕士研究生学位论文基于距离变换的纤维骨架提取算法研究摘要形态分析和描述是计算机视觉研究中重要方法。在图像处理中，骨架包含了物体形态的重要信息，是形态描述的重要表示，在形态分析和模式识别中己经得到了广泛的应用。在异形纤维识别的研究中，为了对不同类型的异形纤维进行区分，需要提取各纤维的骨架信息。通过细化算法进行骨架提取，在保证区域连通性的情况下，逐个剥离物体的边界点，最后得到的保留点组成了物体骨架

3、。但是，细化计算是一个迭代过程，计算量大。而且，通过细化算法得到的骨架点位置精度差。距离变换是计算机图像处理中的一个基本算法，用于计算图像中各元素之间的距离。近年来，快速距离算法的提出，使得基于距离图的形态骨架化应用成为可能。针对细化算法存在的缺陷，本文提出一种基于距离变换利用最小覆盖集获取纤维骨架的算法。首先，对二值图像进行快速距离变换;然后根据距离变换结果，分析各元素与其邻域之间的关系，计算二值图像中物体的局部中心点集;再结合物体边缘点建立相关矩阵，对矩阵进行行列变换，获得物体的最小覆盖集，即骨架中心点。在生成的骨架中心点中存在孤立点，所以需要进行孤立点连接处理。在骨架中心点中选取距离值最

4、小的点，以此点开始利用“陡峭爬山”算法，沿距离值变化梯度最大方向连接各中心点，最后生成连通的骨架线。由于数值图像的离散性，当物体边界出现微小东华大学硕士研究生学位论文摘要的突起或凹陷时，通常会出现多余的分枝，为了方便后续的骨架匹配与识别，本文对骨架细小分枝进行了适当修剪和优化，生成最终的纤维骨架线。在对细化算法和距离骨架实验结果进行比较后可以看出，距离骨架能够更好地保存物体的拓扑结构。本文提出的骨架提取算法应用于异形纤维识别系统中，与基于细化算法生成的识别结果进行比较。发现针对哑铃形、中空形和W形纤维的正确识别率基本相近，而针对三叶形、十字形和星形纤维，基于距离骨架算法的纤维识别率存在明显优势

5、。基于本文算法识别的异形纤维的总体正确识别率为95.4%，比基于细化算法的纤维正确识别率高20%。因此，本文算法适用异形纤维识别系统。作为本文工作开展的教育部基础研究项目“纤维的计算机图像自动识别和纺织品成分分析系统”，己于2007年12月正式通过国家商检局鉴定。关键词:最小覆盖集，距离变换，骨架，细化算法，异形纤维东华人学硕卜研究生学位论文摘要ASTUDYOFDISTANCETRANSFORMBASEDFIBERSKELETONDETERMINAI，IONALGORITHMABSTRACTShaPerePresentationanddescriPtionPlaysanimPortantrol

6、einmostcomPutervisionreseareh.SkeletondisPlayserueialinformationabouttheshaPeandhasmanyaPPlieationsinPatternrecognition，shaPeanalysisandobjeetidentification.IntheresearehProPosedhere，theskeletoncaleulation15imPlementedtorealizethefiberelassifieation.Edgenodesaredetachedandtheeonnectedskeleton15obtai

7、nedbythethinningalgorithmundertheconditionthattheregionconneetion15Preserved.Thethinningalgorithm15aniterativecaleulationthatneedsheavyeomPutation.Moreover，thePreeisionofskeleton15notProvedtobesatisfa