类圆形彩色图像分割技术分析

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1、目录第3章类圆形彩色图像分割系统硬件描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．1基本图像处理系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．2类圆形彩色图像分割系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．2．1图像的获取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．283．2．2图像的显示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3532．3图像的存储⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．363．2．4图像的分析处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．373．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37第4章类圆形彩色图像的分割识别研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．1类圆形彩色图像分割识别流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．2图像的距离⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．3距离变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯404．3．1图像的细化和骨架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．404．3．2图像的距离变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．414．3．3基于边界剥离思想的图像距离变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．434．4类圆图像分割识别研究⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯464．4．1类圆分割识别算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．474．4．2系统运行界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯504．4．3算法应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．524．4．4算法改进及比较分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．604．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62第5章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯635．1结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、6352进一步工作的方向⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯63致{射⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．65参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．66攻读硕士期间的研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．69IV第1章引言第l章引言1．1课题来源本课题来源于江西省自然科学基金资助项目，项目名称：类圆形彩色图像分割技术研究，项目序号：2009GZS0079。pI孽《至-}．‘薹．。{第1章引言工程中占有重要的一席之地，如图1．1所示【10

5、】。图像分割在图像处理技术中不但可以校验前面图像预处理的成效，而且也为图像进行后续的相关研究奠定基础，同时后续图像分析质量和图像理解都会受图像分割结果最为直接的作用。人们分析研究图像的时候，常常把某些在意的部分称为前景或目标，相对于前景或目标而言，其它部分则被称为背景，前景和背景都各自对应图像中的特定区域。为了分析识别目标就需要把特定区域分离并抽取出来，并在此基础上做进一步分析。图像分割，顾名思义，就是对图像进行的分割，即把图像分成不同区域并最终提取目标的过程。尽管科研人员一直对此极其重视，近年来也取得了一定的成就，但是它的发展速度相

6、对来说还比较缓慢，这被认为是一个瓶颈。如今，人们依然没有找到一种能适用于所有图像的分割算法，同样更没有找到一张适合所有分割算法的图像。尽管如此，由于在图像工程中的重要地位，图像分割依然在人们的生产生活中有着较为普遍的应用，几乎涉及所有有关图像处理的领域，例如：在工业方面，由于工业CT图像结构比较复杂，并且存在许多不同的假影，通过图像分割，可以对其进行分割，进而得到感兴趣的区域，为做进一步的研究奠定基础⋯J。在农业方面，根据一些农作物图像的自身特点，把图像转换成易于分割的模型，进而提取模型中感兴趣目标的信息量作为先验信息，并对提出的模型

7、进行初始化，最后得到目标农作物的轮廓曲线¨2I。在医疗方面，肝脏图像分割作为医学图像分割的难点之一，其分割结果的优劣会对诊断结果产生直接影响，通过分析肝脏CT图像，重点研究连接阈值法实现了对肝脏中病灶组织结构的分割ll3I。从以上例子可以看出，在实际应用中，如果需要对感兴趣的目标进行提取或分析等等，都要用到图像分割技术。此外，在人们的现实生产生活中，类圆形物体的存在相当广泛，如工业零件、动物细胞、种子果实、钢筋棒材横截面、运动器材、汽车轮胎乃至于宇宙天体等等，几乎到处都有类圆形的影子，而且现实生活中的类圆物体总是存在这样一些特点：形状

8、不规则、边界不完整、面积大小不均等、参差不齐、甚至出现严重粘连的现象，致使在实际应用的过程中，对类圆物体的分割识别距理想还有一定的差距和不足。因此有关类圆形物体的分割识别己成为研究人员关注的重点之一，近些年来科研人员也不