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管道容器损伤图像的分割和深度提取技术的研究及应用

作　者: 陆燕慧
导　师: 王保保
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像分割 分水岭 SFS 过分割 三维重构
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 16次
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内容摘要


金属输送设备由于流体冲蚀、腐蚀作用的长期积累会造成内壁损伤,损伤严重情况下,如不及时发现会导致容器输送液体外流浪费。如果输送的液体为石油等易燃、易爆液体,不仅有可能造成很大的经济损失,严重者有可能会造成重大的人亡事故。本文就是在这一背景下针对管道内壁状况检测系统采集到的容器内壁图像进行分割,定位损伤位置并获取损伤几何参数信息,最后提取损伤深度信息的一个过程。图像分割是图像工程中一项基础而关键的技术其主要目的是把图像分为互不重叠的区域或目标物。本文提出了一种改进的基于形态学的分水岭图像分割算法,该算法主要针对分水岭算法的过分割现象进行改进。首先,在分割前通过图像滤波抑制了因噪声而造成的过分割现象；然后,针对分割后的图像利用了一种新的区域相似性评价函数作为两个区域能否合并的评价准则。该算法有效地避免了目标误合并到背景区域这一现象,应用到设备内壁图像中取得了很好的分割结果。图像深度信息提取技术即三维重构技术作为计算机视觉领域一个重要的研究方向,已在社会生活各个方面显示出越来越不可忽视的地位和作用,具有广泛的应用价值。为了提取金属设备内壁图像深度信息,本文在比较了基于散焦图像深度提取技术的基础上,采用了从阴影恢复形状(shape from shading简称SFS)算法,利用SFS最小值正则化模型从单幅图像恢复内壁图像三维概貌,取得较好的三维效果。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 课题背景  7
  1.2 管道内壁状况检测系统的概况  7-8
  1.3 国内外研究现状  8-9
  1.4 本文主要研究内容  9-11
  1.5 本章小结  11-13
第二章 图像分割  13-27
  2.1 引言  13
  2.2 图像分割定义及分类  13-16
    2.2.1 金属图像  13-14
    2.2.2 图像分割定义  14-15
    2.2.3 图像分割方法的分类  15-16
  2.3 几种典型的图像分割方法  16-26
    2.3.1 基于边缘检测的分割方法  16-22
    2.3.2 基于区域的图像分割方法  22-25
    2.3.3 结合区域与边界信息的分割方法  25-26
  2.4 结合特定理论工具的分割方法  26
  2.5 本章小结  26-27
第三章 改进的分水岭算法及实验结果  27-39
  3.1 引言  27
  3.2 数学形态学的基本理论  27-29
  3.3 分水岭算法的基本思想  29-31
  3.4 改进的分水岭算法  31-38
    3.4.1 现有几种分水岭算法  31-32
    3.4.2 本文算法的实现过程  32-37
    3.4.3 算法改进及实验结果  37-38
  3.5 本章小结  38-39
第四章 深度提取技术实现过程及实验结果  39-51
  4.1 基于散焦图像深度提取技术  39-41
    4.1.1 基于散焦图像深度提取技术理论分析  39
    4.1.2 基于散焦图像深度提取实现过程  39-41
  4.2 基于SFS图像深度提取技术  41-49
    4.2.1 SFS技术理论分析及研究现状  41-42
    4.2.2 基于SFS技术深度提取实现过程  42-49
  4.3 算法结果及精度分析  49-50
    4.3.1 基于散焦图像深度提取结果及精度分析  49
    4.3.2 SFS算法深度提取结果及精度分析  49-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章 系统设计及算法应用  51-57
  5.1 系统设计  51-54
    5.1.1 系统功能设计  51-52
    5.1.2 数据库设计  52-53
    5.1.3 系统软件环境配置  53-54
  5.2 算法应用  54-56
  5.3 本章小结  56-57
第六章 结束语  57-59
  6.1 总结  57
  6.2 展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-65
研究成果  65

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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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