基于圖像分析的水凝膠形變特性檢測方法研究.pdf

1、智能水凝膠是目前國內(nèi)外功能高分子領(lǐng)域的研究熱點。針對如何無接觸的測量水凝膠的形變狀態(tài)這個難題，本文提出了一種基于圖像分析的測量方法，可以全過程監(jiān)測水凝膠的形變特性。在該方法中，首先利用CCD數(shù)碼相機采集水凝膠溫度實驗過程中的系列圖像，然后對每幅圖像中的水凝膠和標(biāo)尺分別進行精確定位，計算出水凝膠形變的測量數(shù)據(jù)，最后獲得水凝膠形變的擬合曲線，識別精度達到±50μm。本課題分別對圖像預(yù)處理、圖像傾斜矯正、圖像分割、斷裂邊緣處理、水凝膠形變曲線

2、擬合進行了分析研究，主要工作如下：
　　 (1)圖像的預(yù)處理：針對因為光照不足引起的實驗圖片圖像質(zhì)量下降的問題，采用了基于同態(tài)濾波增強算法的圖像增強算法。實驗表明，該算法優(yōu)于傳統(tǒng)的灰度拉伸變換和圖像直方圖均衡法，在很大程度保留圖像原貌的同時，增強了圖像細節(jié)。
　　 (2)圖像的傾斜矯正：針對目標(biāo)傾斜的問題，提出一種基于火柴棒模型的圖像水平傾斜矯正算法。該方法首先將原圖像二值化，對該區(qū)域進行去噪處理，獲取目標(biāo)區(qū)域，然后構(gòu)建

3、“火柴棒”模型，再采用該模型對圖像進行水平傾斜矯正。實驗結(jié)果表明，該方法能有效克服目標(biāo)區(qū)域較小、附近干擾較多、邊緣不清晰等情況帶來的不良影響，矯正效果良好。
　　 (3)圖像分割：基于實驗圖像中目標(biāo)與背景區(qū)域具有明顯的色差，但其直方圖沒有雙峰的特性，提出了一種基于顏色直方圖和模糊熵的分割算法。實驗表明，該方法能有效克服經(jīng)典方法易受光照不均等因素造成的不良影響，具有識別精度高、計算量小、實時性好的特點。
　　 (4)斷裂邊