大幅面皮革圖像的拼接與輪廓提取系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、圖像拼接技術(shù)是將兩幅或以上具有重疊關(guān)系的圖像進行無縫拼合的技術(shù)。皮革圖像一般應(yīng)用于皮革加工等服裝行業(yè)，由于動物皮革幅面較大，一般需要進行多次拍攝獲取圖像，再將獲取的皮革圖像進行拼接。大幅面皮革圖像輪廓提取技術(shù)通過圖像處理技術(shù)，得到皮革圖像的可用部分的輪廓，對于后續(xù)實際皮革行業(yè)的排料、利用率上，都具有現(xiàn)實的應(yīng)用意義。
　　本文主要對大幅面的皮革圖像拼接與輪廓提取系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)進行研究，從圖像拼接的特征點匹配，輪廓提取等方面提出改進

2、，并對皮草圖像的皮毛邊緣處理過程進一步優(yōu)化，最后實現(xiàn)大幅面的皮革圖像拼接與輪廓提取系統(tǒng)。主要工作如下:
　　1.本文實現(xiàn)了大幅面皮革圖像的預(yù)處理與拼接。采用灰度化、濾波、二值化以及形態(tài)學(xué)處理方法對圖像進行預(yù)處理。在大幅面圖像拼接過程中，本文提出了根據(jù)皮革圖像重復(fù)部分的棋盤格特征點位置信息，對圖像進行拼接的算法。利用該算法，實現(xiàn)了棋盤格重復(fù)區(qū)域特征點檢測。根據(jù)兩幅圖像重復(fù)區(qū)域的匹配關(guān)系，計算變換矩陣，實現(xiàn)了圖像拼接。對比Harris

3、角點識別后，對兩幅圖像進行全部特征點匹配的方法，本文的方法可以提高圖像拼接的效率。
　　2.設(shè)計一種圖像的自動閾值計算方法，實現(xiàn)圖像自適應(yīng)二值化，分離圖像的背景和目標(biāo)皮革。針對皮革圖像的輪廓提取，本文提出采用向量角度閾值方法，保留角度閾值范圍內(nèi)的輪廓點，剔除平滑區(qū)域的點。該方法在能夠保留圖像特征的同時，盡可能使用少的角點，最終達到用少量點表示圖像輪廓的效果，實現(xiàn)輪廓點優(yōu)化。在輪廓點優(yōu)化的基礎(chǔ)上，由已知棋盤格的實際尺寸，采用雙線性差

4、值法對皮革輪廓進行矢量化，使矢量化輪廓的實際尺寸與皮革實際邊界相符合。
　　3.針對有毛邊的皮草圖像，對毛邊區(qū)域進行了處理。為防止皮毛邊緣部分計入皮革圖像部分，造成誤差，本文提出了一種二值化閾值處理的改進方法。通過設(shè)定合理的閡值，對圖像進行分割，去除皮毛區(qū)域的誤差部分。實驗表明，引入二值化處理，能夠提高輪廓識別的準(zhǔn)確性。
　　4.設(shè)計并實現(xiàn)了一個大幅面的皮革的圖像拼接與輪廓提取系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠?qū)Υ蠓娴钠じ飯D像進行拼接處理，