形態(tài)分水嶺變換在木材細胞圖像分割中的應用.pdf

1、隨著木材科學研究的發(fā)展和深入，通過計算機視覺來對木材細胞微觀圖像進行分析成為當今木材研究的一個重要方向。圖像分割技術是進行細胞面積、個數、胞壁率等反映木材性質重要參數分析的一種快速準確技術環(huán)節(jié)，為木材細胞微觀形態(tài)的定量計算和分析奠定了理論基礎。
　　圖像處理技術作為一門新興的學科，在短短幾十年的時間內得到了迅速的發(fā)展，并且廣泛應用到軍事、工業(yè)、航天等各個方面。圖像分析與理解的基礎，圖像分割是計算機視覺領域中最基本環(huán)節(jié)，分割結果的好

2、壞直接關系到后續(xù)算法的性能。由于圖像的多樣性和復雜性，目前還沒有一種完全通用的分割方法可以實現對所有圖像的正確分割，因此圖像分割技術一直是圖像處理的研究熱點。本文首先簡要介紹了具有代表性的各種分割算法的原理及其功能，將幾種傳統邊緣檢測算法在木材細胞圖像分割中的應用進行了比較。并從傳統的典型邊緣檢測算子的原理入手，對木材細胞微觀圖像進行了分割，闡述了各種經典算子之間的性能差異，并深入研究比較了各種傳統算法在木材細胞微觀圖像分割中的優(yōu)缺點。

3、在針對傳統邊緣檢測算子無法解決的問題，將形態(tài)分水嶺算法模型引入木材細胞顯微圖像的分割中。文中重點介紹了分水嶺方法，并通過實驗結果說明采用形態(tài)分水嶺算法的分割方法在木材細胞微觀形態(tài)圖像分析中的優(yōu)勢與不足。
　　本文針對針葉材細胞圖像的特點及形態(tài)分水嶺算法的不足，對形態(tài)分水嶺圖像分割模型進行了改進，首先對模型進行基于偏微分方程的非線性濾波的預處理，去除噪聲的同時突出了邊界;將濾波后的圖像再進行灰度差變換，將灰度差變換后的圖像作為分水嶺