線狀目標(biāo)的圖像分割方法研究.pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，國內(nèi)外對(duì)線狀目標(biāo)圖像的分割主要應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：遙感影像中河流、道路及機(jī)場(chǎng)跑道等線狀目標(biāo)的提取，醫(yī)學(xué)圖像中血管造影圖像、微循環(huán)圖像等醫(yī)學(xué)圖像的處理，以及造紙工業(yè)和紡織業(yè)中纖維的分割與識(shí)別。對(duì)線狀目標(biāo)圖像分割方法的研究已經(jīng)深入到很多領(lǐng)域，而圖像分割的方法也不拘一格。常用的圖像分割方法主要有：基于邊緣的分割、基于區(qū)域的分割、閾值化分割、模板匹配法及骨架提取法等。有些方法具有一定的實(shí)用價(jià)值，但在

2、分割方法的自動(dòng)化程度、通用性、準(zhǔn)確性、效率性、抗干擾能力等方面都有很多的工作要做。因此本文結(jié)合國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)線狀目標(biāo)的分割方法進(jìn)行了深入的探討。 本文首先借鑒目前新的圖像處理方法——小波分析理論，并結(jié)合線狀目標(biāo)的特點(diǎn)，改進(jìn)了基于方向小波的邊緣檢測(cè)方法來完成邊緣檢測(cè)。該方法利用方向小波變換的方向性，通過尋找四個(gè)方向的邊緣圖來得到整幅圖像的邊緣圖。紙漿纖維圖像的邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能較好的完成對(duì)比度低、噪聲高、有分叉或重疊

3、結(jié)構(gòu)的復(fù)雜圖像的邊緣檢測(cè)。 在基于方向小波的邊緣檢測(cè)基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步論述了基于邊界對(duì)同時(shí)檢測(cè)的線狀目標(biāo)分割方法。邊界對(duì)同時(shí)檢測(cè)方法是先利用基于方向小波的邊緣提取算法對(duì)圖像作初始化邊緣提取，然后結(jié)合邊界對(duì)的特征及空間分布關(guān)系，提出了合理的費(fèi)用函數(shù)來協(xié)調(diào)和增強(qiáng)初始化邊緣提取的結(jié)果，從而以全局最優(yōu)的觀點(diǎn)檢測(cè)邊界。 本文在完成線狀目標(biāo)圖像分割的基礎(chǔ)上，又進(jìn)一步論述了適合線狀目標(biāo)識(shí)別的方法，并以紙漿纖維識(shí)別為例，綜合利用邊緣和骨