基于标记分水岭和凹点的粘连大米图像分割技术研究.pdf

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3、粘连大米图像分割技术研究作者姓名高星指导教师蒋华伟副教授企业导师李战升高级工程师专业领域计算机技术工程硕士培养院系信息科学与工程学院完成时间二〇一五年六月StudyonimagesegmentationtechniqueoftouchingricebasedonwatershedandpitsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:GaoXingSupervisor:Prof.JIANGHua-weiCoSupervisor:SNEN

4、GR.LiZhanShengCollegeofInformationScienceandEngineeringHenanUniversityofTechnology,Zhengzhou,China摘要粮食是国家命脉，粮食安全已上升到国家战略高度。确保粮食安全，必须要进行粮食品质检测。大米是我国粮食的主要品种，数字图像处理技术是粮食品质检测的重要手段。对于大量粘连米粒的计数，特征提取，需要使用图像处理中的粘连分割技术。近年来，粘连分割技术不断发展，广泛应用于医学，工业和农业领域。本文的研究目的在于找

5、到改进的粘连分割方法，将图像中粘连的米粒分开，使得米粒计数的结果更准确，形状特征更完整。传统分水岭算法对噪声敏感，容易形成过分割。本文通过减少大米图像的梯度图像中极小值点的个数来减少过分割。具体过程为先通过自适应设定H值的扩展最小变换方法来消除梯度图像的一部分伪极小值点；接着使用先膨胀后腐蚀的方法处理上一步修正过的极小值点，使得一个大米颗粒中只有一个极小值点，粘连米粒的极小值点不连接；最后对修正过的标记图像使用标记分水岭算法进行分割。实验表明，图像中粘连的米粒被分开了，过分割现象得到了抑制。针对分

6、水岭算法等形态学操作后，得到的大米边界不准确，而大米品质检测对提取的边界形状特征要求较高的问题。本文实现了一种新的凹点分割方法，即使用五点夹角法与链码差方法结合找到最终凹点，然后根据凹点数目进行匹配分割。新的凹点分割方法解决了单纯使用五点夹角法凹点定位不准确的问题。实验表明，凹点定位准确，分割效果良好。关键词：粘连分割；标记分水岭；自适应H；膨胀合并；凹点IAbstractFoodisthelifebloodofthecountry,foodsecurityhasbeenelevatedtothe

7、nationalstrategiclevel.Riceisthemainvarietiesofgrain,digitalimageprocessingtechnologyisanimportantmeansinfoodqualitytesting.Forthecountingandfeatureextractionoflargenumberoftouchinggrain,segmentationtechniquefortouchingisrequired.Inrecentyears,segment

8、ationtechniquefortouchinggotcontinuousdevelopmentanditiswidelyusedinmedicine,industryandagriculture.Themainpurposeofthispaperistofindanimprovedmethodfortouchinggrainsegmentationwhichwillseparatethericeandmaketheresultsmoreaccurateandfeaturesmo