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多类圆形物体图像的中心定位算法研究

作　者: 程思铭
导　师: 方康玲
学　校: 武汉科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 类圆物体粘连分割圆Hough变换中心定位棒材图像
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 22次
引　用: 0次
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内容摘要

随着计算机技术和机器视觉的不断发展，采用数字图像处理技术进行目标统计的应用越来越广泛，其中类圆物体的计数问题已经成为目前图像处理领域的热点之一。通过计算机技术对物体进行自动计数，可以减轻人的劳动强度，提高工作效率和计数准确度，具有很大的研究意义。本文以捆扎棒材的端面图像为研究目标，改进了一种类圆物体的中心定位算法，目的即是为了根据检测出的中心点个数来统计物体的数量。本文首先详细分析了棒材端面图像的特征，利用目标边缘在各个方向上具有对称性而背景边缘分布没有规律可循的特点，采用一种基于方向滤波和方向检测的感兴趣区域提取与阈值化相结合的图像分割方法，并对本文所设计中心定位系统中所采用的图像预处理技术进行了阐述。其次，本文对几种常用的类圆形图像的粘连分割方法进行了研究和分析。根据类圆图像的实际特点，改进了一种基于圆Hough变换的棒材图像目标分割与中心定位识别算法。该算法首先采用边缘检测算子获取目标边缘点的梯度信息，然后对圆Hough变换的算法进行改进，该方法对重叠粘连类圆物体的分离取得了很好的效果。在中心点的判定过程中，本文设计了一种中心点判断准则，利用中心区域亮度值较大的特点和目标半径范围内只有一个中心的特点，去除虚伪的中心点。该方法实现简单，效果良好。最后，利用本文提出的类圆形物体的中心定位方法，基于Visual Studio2010和OPENCV设计了图像处理软件，并用棒材端面图像进行试验，试验结果表明该方法定位准确，相对于基于圆环的改进Hough变换的算法，计数准确率有所提高。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-12
  1.1 研究背景和意义  8
  1.2 类圆形物体计数的国内外研究现状  8-10
  1.3 本文的主要研究内容  10
  1.4 论文章节安排  10-12
第二章图像预处理算法研究  12-21
  2.1 棒材端面图像分析  12
  2.2 图像预处理技术  12-19
    2.2.1 图像灰度化  12-14
    2.2.2 感兴趣区域提取  14-16
    2.2.3 图像平滑  16-17
    2.2.4 图像二值化  17-19
  2.3 小结  19-21
第三章重叠粘连类圆形物体的分离算法  21-32
  3.1 基于数学形态学的算法  21-25
    3.1.1 腐蚀膨胀法  21-24
    3.1.2 分水岭变换法  24-25
  3.2 基于凹点的算法  25-26
  3.3 基于边缘检测的算法  26-31
  3.4 小结  31-32
第四章圆 Hough 变换的理论基础  32-38
  4.1 直线 Hough 变换  32-34
  4.2 标准圆 Hough 变换  34-37
  4.3 小结  37-38
第五章基于圆 Hough 变换的棒材图像中心定位  38-41
  5.1 算法原理  38
  5.2 基于梯度信息的圆 Hough 变换  38-39
  5.3 重叠粘连棒材的中心定位  39
  5.4 小结  39-41
第六章系统设计与试验分析  41-45
  6.1 算法流程图  41-42
  6.2 系统运行环境  42
  6.3 实验结果  42-44
  6.4 小结  44-45
第七章总结与展望  45-46
  7.1 工作总结  45
  7.2 展望  45-46
参考文献  46-49
攻读硕士期间发表论文情况  49-50
致谢  50

多类圆形物体图像的中心定位算法研究

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