密集顆粒圖像中的目標(biāo)分割技術(shù)研究.pdf

1、在實(shí)驗(yàn)力學(xué)中，研究堆積顆粒在受力情況下的運(yùn)動情況具有重要的意義，跟蹤顆粒在受壓情況下的運(yùn)動軌跡并獲得顆粒運(yùn)動過程中相對位置是進(jìn)行受力分析的基礎(chǔ)。為解決密集顆粒圖像中的顆粒跟蹤問題，首先要從密集顆粒圖像中分割出感興趣的目標(biāo)顆粒，以便提取目標(biāo)顆粒特征，用于后續(xù)的跟蹤處理。為此，本文主要研究了基于目標(biāo)顏色模型的彩色顆粒圖像的目標(biāo)顆粒分割，以及基于邊界探測和水平集的灰度顆粒圖像中目標(biāo)顆粒分割等內(nèi)容。 本文首先分析研究了國內(nèi)外顆粒圖像分割

2、的理論方法及應(yīng)用現(xiàn)狀，闡述了圖像預(yù)處理、彩色空間轉(zhuǎn)換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理、邊緣檢測、活動輪廓技術(shù)等基本理論方法。以及這些方法在本文研究中的應(yīng)用情況。 在彩色目標(biāo)顆粒的圖像中，待提取的目標(biāo)顆粒顏色與背景顆粒顏色差別較大，為充分利用顆粒圖像的顏色信息，本文選擇把彩色圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間下處理，通過對目標(biāo)顆粒以及背景顆粒的彩色樣本學(xué)習(xí)得到各自的顏色高斯模型?；诖四Ｐ?，對全圖像素點(diǎn)顏色信息逐一計(jì)算與目標(biāo)以及背景顆粒顏色模型的相似度，以

3、相似度為標(biāo)準(zhǔn)將彩色圖像二值化，從而達(dá)到分割目標(biāo)顆粒與背景顆粒的目的。試驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)，目標(biāo)顆粒識別精度在90％以上。 針對灰度密集顆粒圖像，本文提出了一種基于邊緣探測和水平集修復(fù)的顆粒分割方法。首先，利用改進(jìn)的自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法進(jìn)行邊緣檢測；其次，選取種子點(diǎn)，根據(jù)子圖像的灰度直方圖集中程度自動選取種子點(diǎn)；然后，從種子點(diǎn)向四周發(fā)射探測線探測邊界位置，記錄邊界點(diǎn)，通過判斷機(jī)制判別出由于邊緣不完整、顆粒重疊或噪聲等影響產(chǎn)生的偽邊