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基于Snake模型的纤维图像分割的研究与应用  
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【英文题名】 Fiber Image Segmentation Based on Snake Model
【作者】 韩海梅;
【导师】 姚砺;
【学位授予单位】 东华大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 东华大学
【网络出版投稿时间】 2011-06-02
【关键词】 图像分割; 聚类算法; Snake模型; GVF; 初始轮廓线;
【英文关键词】 image segmentation; clustering algorithm; Snake Model; GVF Snake Model; initial contour;
【中文摘要】 纤维图像分割是纤维图像自动识别系统中的一个重要步骤,是纤维特征提取以及纤维识别的基础。在纤维图像采集过程中,由于纤维包埋和切片技术、图像采集系统中的环境、设备及人为等因素的限制,采集到的图像存在光斑、扭曲变形、光照不均等噪声,这给纤维图像分割带来困难。 本文在深入分析现有的图像分割方法的基础上,为解决传统图像分割方法用于纤维图像分割存在双边缘、伪边缘和轮廓不连续的问题,将Snake模型引入到纤维图像分割中,提出了一种基于Snake模型的纤维图像分割算法。 本文在研究了Snake模型的基础上,为解决传统Snake模型对初始轮廓线位置敏感和不能分割凹陷区域等问题,重点研究了GVFSnake模型在纤维图像分割领域中的应用.虽然GVF Snake模型有效解决了传统Snake模型的缺点,但运用到纤维图像分割中也存在着很多难点,比如时间效率、初始轮廓线的有效区域等问题。针对这些难点,本文首先结合GVF Snake模型的特点和纤维图像自有的特性,研究了适用于GVF Snake模型的纤维图像平滑去噪、去除光照不均的预处理方法;其次,提出融合聚类分割算法和GVF Snake模型的纤维图像分割方法,选取K-m...
【英文摘要】 Fiber image segmentation is an indispensable step in the automatic fiber recognition system, and it is the base of the processes of feature exaction, classification recognition. So to segment a complete, continuous and single pixel fiber is the critical task. With the limits of fiber embedding and sectioning technology and illuminated with point light source techniques in making fiber cross-sectional samples, the fiber images sometimes have problems such as distorting and uneven illumination. This situation...
【更新日期】 2011-07-07

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