金相組織圖像分析中關(guān)鍵算法研究.pdf

1、本文所指圖像分割包括目標(biāo)的提取和粘連目標(biāo)的分割。目標(biāo)提取是為了把原始圖像分割成同類性區(qū)域，而粘連目標(biāo)的分割是為了后續(xù)定量計算地準(zhǔn)確，使各個目標(biāo)互為獨(dú)立。 本文將金相組織圖像分析技術(shù)與計算機(jī)輔助測量相結(jié)合，成功地開發(fā)出金相圖像分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)金相組織的圖像攝錄、圖像處理及定量分析等功能：采集金相組織的微觀圖像，并記錄圖像的各種參數(shù)；對采集的數(shù)字圖像進(jìn)行相關(guān)地各種預(yù)處理、目標(biāo)提取和粘連目標(biāo)的分割；定量測量、計算和記錄目標(biāo)各種基本特征參

2、數(shù)，最后生成圖文并茂的報表。該系統(tǒng)不僅具有較強(qiáng)的魯棒性、自適應(yīng)性、非監(jiān)督性，而且步驟簡單，易于檢驗(yàn)員操作。 本文僅就系統(tǒng)中金相組織圖像分析相關(guān)部分的關(guān)鍵技術(shù)及算法展開討論和深入研究，針對本系統(tǒng)分析對象——金相組織圖像的特點(diǎn)，通過大量的對比實(shí)驗(yàn)，提出并實(shí)現(xiàn)了以下一些算法或方法： 1)按照自適應(yīng)的檢驗(yàn)方法，根據(jù)金相組織樣本中目標(biāo)顆粒幾何形狀的多樣性，分類討論金相組織圖像分析的情況，提出將距離變換與反分水嶺算法相結(jié)合的算法作為