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基于分形理论的木材细胞图像边缘检测研究

作　者: 黄睿
导　师: 曹军
学　校: 东北林业大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 木材细胞 数字图像处理 分形理论 边缘检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


木材是人类生存必须的重要资源,也是最常用的工程材料之一。为了缓解我国木材短缺的局面,我们要深入研究木材的材质材性,合理高效的选择树种进行种植。而木材的材性特质是由木材细胞微观构造决定的。本文以数字图像处理技术为基础,从木材细胞出发,以图像分割中的边缘检测技术为手段,对木材细胞图片进行处理研究,进而推动木材微观构造的深入研究。数字图像处理是指通过计算机对图像进行一系列的操作处理。在当今的数字信息时代,数字图像处理正扮演着一个重要的角色。目前在计算机科学、信息科学、工程学、化学、物理、数学、医学、生物学等众多科学领域,数字图像处理已经得到了比较成熟的应用,也取得了一定的科学成果。在数字图像处理过程中,要想准确的分析图片,就要求高质量的图像分割。图像分割就是将整幅图像分割成若干个互不交叠的、有意义的小区域的过程,它是图像处理的研究热点。在众多的分割手段中,图像的边缘检测技术一直是比较具有代表性的。本文首先介绍了几种传统的边缘检测算法,并将其应用与木材细胞的图像分割中,通过计算机辅助进行仿真实验。并对实验结果进行分析,比较出各种传统算子之间的性能差异,深入剖析这些方法在木材细胞微观图像分割中应用的优劣。针对传统方法中仍然存在的问题,引出了分形理论的概念,介绍了三种基于分形理论的边缘检测算法。然后通过新的方法再次对木材细胞切片进行图像处理、仿真实验。本文着重介绍基于分形理论的图像边缘检测方法,通过实验结果说明了采用分形理论数字图像处理技术的方法相对于传统的边缘检测方法会有一定的优势,但是也可以看出在木材细胞边缘检测中的应用仍然所存在的缺陷。本文将分形理论与数字图像处理技术相结合,为木材细胞图像边缘检测提供了一种新的思路,通过仿真实验证明,基于分形的图像处理方法提高了图像边缘检测的质量,进而可以对图片有效的分割,为后续的木材细胞微观深入研究提供一定的科学依据。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 数字图像处理在木材微观研究领域的应用现状  8-10
    1.1.1 国外研究现状  9-10
    1.1.2 国内研究现状  10
  1.2 数字图像处理技术未来的发展趋势  10-11
  1.3 图像边缘检测技术研究概况  11
  1.4 课题的目的和意义  11-12
  1.5 课题的研究内容  12-13
2 基于分形理论的数字图像处理技术  13-24
  2.1 图像处理的概念  13
  2.2 数字图像处理  13-16
    2.2.1 数字图像处理的特点  14
    2.2.2 数字图像处理的内容  14-15
    2.2.3 数字图像处理系统  15-16
  2.3 分形理论  16-17
  2.4 分形维数  17-19
    2.4.1 相似维数  17
    2.4.2 盒维数  17-18
    2.4.3 Hausdorff维数  18
    2.4.4 分形维数的性质  18-19
  2.5 分形布朗运动  19-23
    2.5.1 一维布朗运动  19-20
    2.5.2 一维分形布朗运动  20-21
    2.5.3 高维分形布朗运动  21
    2.5.4 基于分形布朗运动的分形维数提取  21-23
  2.6 本章小结  23-24
3 木材细胞图像的预处理  24-36
  3.1 实验材料及设备  24-25
    3.1.1 试样采集  24
    3.1.2 硬件设备  24
    3.1.3 仿真软件  24-25
  3.2 图像的增强  25-35
    3.2.1 图像灰度变换  25-27
    3.2.2 图像直方图灰度变换  27-28
    3.2.3 图像直方图均衡化  28-29
    3.2.4 图像的空域滤波  29-35
  3.3 本章小结  35-36
4 基于传统算子的木材细胞图像边缘检测  36-49
  4.1 图像分割简介  36
  4.2 图像边缘检测简介  36-38
  4.3 传统的边缘检测算子  38-43
    4.3.1 梯度算子  38-39
    4.3.2 高斯-拉普拉斯算子  39-40
    4.3.3 Canny边缘检测算子  40-43
  4.4 仿真实验  43-47
  4.5 传统边缘检测算子优劣分析  47-48
  4.6 本章小结  48-49
5 基于分形理论的木材细胞图像边缘检测  49-60
  5.1 基于自相似的边缘检测  49-50
    5.1.1 方法原理  49-50
    5.1.2 算法及操作  50
  5.2 基于DFBR场模型的边缘检测  50-53
    5.2.1 方法原理  50-51
    5.2.2 算法及操作  51-53
  5.3 基于IFS的边缘检测  53-54
    5.3.1 方法原理  53
    5.3.2 检测步骤  53-54
  5.4 仿真实验  54-59
  5.5 本章小结  59-60
结论  60-61
参考文献  61-65
攻读学位期间发表的学术论文  65-66
致谢  66-67

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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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