基于分形理论大气悬浮颗粒物图像识别

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于分形理论的大气悬浮颗粒物图像识别姓名：王丹青申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：李志俊;刘红丽20060401武汉理工大学硕士学位论文摘要大气悬浮颗粒污染物（ＴＳＰ）是指空气动力学当量直径在ｌｏｏ微米以下的固态和液态颗粒物，它是造成大气污染的重要原因之一。如何有效的识别出大气中悬浮颗粒状污染物，采取必要的保护措施，一直是国内外环境人员研究的一个重要课题。本文以采集到的大气悬浮颗粒污染物的数字图像为研究对象，首先回顾了数字图像处理的发展历史，并概述了其主要研究

2、内容及应用领域：然后介绍了分形、分形维数的几种定义，多尺度思想及多重分形理论。在此基础上，文章小结了几种图像分形维的一般估计方法，包括常用的差分盒维法、频域分形维数的估计方法、分形布朗运动模型的估计方法等。在介绍了数学形态学的基本运算及基于数学形态学的分形维估计方法后，借鉴基于固定结构元的数学形态学分形维估计方法，改进了基于可变结构元的数学形态学分形维估计方法，并将该算法应用于大气悬浮颗粒物图像的分形维估计。本文将图像的分形特征作为识别的重要依据之一，即将分形理论应用于识别大气悬浮颗粒物数字图像。本课

3、题以Ⅵｓｕａｌｃ＋＋为开发工具，设计开发识别大气悬浮颗粒物数字图像的软件，并予以实现。该软件是基于猢Ｆｃ框架的单文档程序，首先读取由ｃｃＤ图像传感器获得的大气悬浮颗粒物的灰度图像或彩色图像，对其进行中值滤波去噪后，用自适应法选取阈值完成预处理，然后根据源图像的分形特征，利用基于数学形态学的分形维估计方法，识别出悬浮颗粒物，并最终统计其个数。文末，将分形理论与研究非线性问题的小波、混沌等理论进行对比，初步探讨其相互联系，为进一步研究大气悬浮颗粒物图像的识别奠定良好的理论基础。关键词：图像识别分形数学形态

4、学颗粒物武汉理工大学硕士学位论文攻读硕士学位期间发表的论文［１］王丹青，李志俊，徐永生．基于模拟退火与遗传算法相结合的局部进化Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的图像分割．计算机应用研究．（已录用）［２】王丹青，李志俊．基于神经网络的工业图像识别．武汉科技大学学报（自然科学版）．２００５年第４期：３８８．３９０．攻读硕士期间参加的科研项目［１］武汉理工大学科研基金项目：激光检测大气悬浮颗粒物浓度和粒径分布方法的研究［２］湛江港铁矿石码头改扩建项目