
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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的蓬勃發(fā)展,圖像測(cè)量作為一種非接觸的、無(wú)損的測(cè)量方法,在摻氣水流特性的研究中受到廣大科研工作者的青睞。 本課題來(lái)源于國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NO.50079020),使用圖像測(cè)量技術(shù)對(duì)摻氣水流的特性的測(cè)量方法進(jìn)行研究。本文首先對(duì)研究該課題中所構(gòu)建的一個(gè)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行介紹,從實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的構(gòu)建得出滿足圖像測(cè)量要求的環(huán)境設(shè)計(jì)。 由于摻氣水流中的氣泡的和水都是無(wú)色透明的,這使得拍攝到的氣泡圖像存在對(duì)
2、比度低,并且存在光照不均的影響,為了解決光照對(duì)分割結(jié)果的影響,達(dá)到高精度提取氣泡的目的,本文提出了兩種圖像分割方法。第一種圖像分割方法是基于局部分塊的圖像自適應(yīng)閾值分割方法。首先將圖像均勻地分割成若干子塊,對(duì)每個(gè)圖像子塊,采用不同閾值進(jìn)行氣泡提??;然后對(duì)不同分塊所獲得的結(jié)果進(jìn)行綜合,獲得最佳的氣泡提取效果。第二種圖像分割方法是,基于自適應(yīng)局部區(qū)域劃分的閾值分割方法。這是一種雙層動(dòng)態(tài)閾值法。在第一層中,用基于局部方差得出每個(gè)氣泡所在的局部
3、區(qū)域;在第二層中,對(duì)在第一層中所得出的局部區(qū)域采用獨(dú)立的閾值分別進(jìn)行氣泡的提取處理,因?yàn)榫植繀^(qū)域只包含鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)目標(biāo)物,所以這 種方法可以有效地減小不同目標(biāo)物之間的亮度干擾,達(dá)到了高精度分割的要求。 一般說(shuō)來(lái),圖像分割無(wú)法判斷所獲得的氣泡區(qū)域是否存在粘連并對(duì)其進(jìn)行分離,所以本文采用對(duì)目標(biāo)物的輪廓進(jìn)行投影檢測(cè)來(lái)尋找氣泡粘連處的凹點(diǎn),并對(duì)凹點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)以獲得粘連氣泡的分離點(diǎn)對(duì)。然后,通過(guò)基于分離點(diǎn)對(duì)約束的橢圓擬合出來(lái)的
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