紙漿纖維的圖像分析方法的研究——紙漿纖維圖像的搜索方法研究.pdf

1、圖像分割和識(shí)別是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是目標(biāo)搜索的基礎(chǔ)，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中都得到了人們的廣泛重視，圖像分割和識(shí)別的方法也很多，有些方法具有一定的實(shí)用價(jià)值，但在分割方法的自動(dòng)化程度、通用性、準(zhǔn)確性、高效性、抗干擾能力等方面都各有優(yōu)勢(shì)，常用的分割方法有：基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法、基于邊緣檢測(cè)的分割方法，基于邊界跟蹤的分割方法等。常用的圖像識(shí)別方法有統(tǒng)計(jì)法、句法識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法，很多情況下要對(duì)這幾種方法綜合應(yīng)用

2、才能達(dá)到很好的分割和識(shí)別的目的。 圖像最基本的特征是邊緣，所謂邊緣是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合，它是圖像分割所依賴的最重要的特征，也是紋理特征的重要信息源和形狀特征的基礎(chǔ)，也是模板匹配的基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法是一個(gè)很好的圖像邊緣檢測(cè)方法，結(jié)合中值濾波法，能很好地檢測(cè)圖像的邊緣。 紙漿纖維目標(biāo)圖像的跟蹤與搜索方法是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，如何在眾多目標(biāo)中找到期望目標(biāo)是圖像搜索要解決的主要問(wèn)題。如何在