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基于计算机视觉技术的木材细胞图像分割的研究

作　者: 管雪梅
导　师: 曹军；孙丽萍
学　校: 东北林业大学
专　业: 控制理论与控制工程
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
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 158次
引　用: 5次
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内容摘要


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。 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。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-11
  1.1 国内外研究现状和发展趋势  7-8
    1.1.1 研究现状  7-8
    1.1.2 发展趋势  8
  1.2 课题的目的和意义  8-9
  1.3 课题的研究内容及方法  9-11
2 基于计算机视觉技术的图像分割方法  11-21
  2.1 计算机视觉技术  11
  2.2 图像分割的定义  11-13
  2.3 图像分割算法  13-17
    2.3.1 基于区域的分割方法  13-14
    2.3.2 基于边缘检测的分割方法  14-16
    2.3.3 现代分割方法简介  16-17
  2.4 适合木材细胞图像分割的算法研究  17-19
    2.4.1 待分析的图像的特点  17-19
    2.4.2 可采用的图像分割方法  19
  2.5 软件平台简介  19
  2.6 本章小结  19-21
3 传统边缘检测算法的木材细胞图像分割方法  21-30
  3.1 传统边缘检测算子  21-25
    3.1.1 梯度算子  22-23
    3.1.2 二阶微分算子  23-24
    3.1.3 Canny算子  24-25
  3.2 仿真结果  25-29
  3.3 各算子性能比较  29
  3.4 本章小结  29-30
4 基于水平集方法的木材细胞图像分割方法  30-44
  4.1 几何变形模型与图像分割  30-34
    4.1.1 几何变形模型  30-32
    4.1.2 几何曲线演化与图像分割  32-34
  4.2 水平集方法实现活动轮廓线演化  34-38
    4.2.1 Level Set算法介绍  34-36
    4.2.2 水平集方法的优点  36-37
    4.2.3 水平集方法的数值计算  37-38
  4.3 水平集(Level Set)的快速算法——窄带算法的图像分割方法的实现  38-39
  4.4 实验结果及讨论  39-43
  4.4 本章小结  43-44
5 基于Mumford-Shah模型的水平集方法的木材细胞图像分割方法  44-51
  5.1 Mumford-Shah模型的基本形式  44-45
  5.2 基于水平集求解简化M-S模型的C-V方法  45-47
  5.3 Mumford-Shah模型的改进及其在木材细胞图像分割中的应用  47-49
    5.3.1 木材细胞图像的灰度特点  47-48
    5.3.2 改进的Mumford-Shah模型  48-49
  5.4 实验结果及讨论  49-50
  5.5 本章小结  50-51
结论  51-53
参考文献  53-56
攻读学位期间发表的学术论文  56-57
致谢  57-58
独创性声明  58
学位论文版权使用授权书  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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