顆粒是化學物質(zhì)的重要形態(tài)之一,顆粒粒徑對化學物質(zhì)的性能有著重要的影響。因此,顆粒粒徑分析技術(shù)已經(jīng)逐漸發(fā)展成為測量學中的一個重要分支。隨著圖像采集技術(shù)和處理技術(shù)的快速發(fā)展,利用圖像處理技術(shù)分析顆粒粒徑的方法受到了廣泛關(guān)注,這種方法可以適用于不同尺寸、不同形狀的顆粒測量,且測量快速、準確。作為圖像重要拓撲屬性的圖像歐拉數(shù),經(jīng)常被用來描述圖像的結(jié)構(gòu)特征,因其在圖像發(fā)生拉伸、收縮、旋轉(zhuǎn)及不規(guī)則彈性形變時保持不變,有很強的魯棒性,故被廣泛應(yīng)用于圖像理解與模式識別、計算機視覺等領(lǐng)域。本文主要針對二值圖像歐拉數(shù)算法的優(yōu)化及圖像歐拉數(shù)在紙張?zhí)盍狭椒治鲋械膽?yīng)用進行研究。首先深入分析了現(xiàn)有圖像歐拉數(shù)算法中影響計算效率的因素,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)換、多行掃描和隔行掃描等有效策略減少計算過程中對像素的重復訪問,達到提高計算效率的目的;然后應(yīng)用圖論中的歐拉公式減少現(xiàn)有基于四方格統(tǒng)計的圖像歐拉數(shù)算法中需要統(tǒng)計的四方格類型,提出新的基于圖論的圖像歐拉數(shù)算法并加以優(yōu)化;最后結(jié)合圖像連通域標記算法,將優(yōu)化后的圖像歐拉數(shù)算法應(yīng)用于紙張?zhí)盍狭椒治?探究一種便捷、準確的紙張?zhí)盍狭椒治龇椒?為基于圖像處理技術(shù)的顆粒測量、分析方法提... 

【文章來源】：陜西科技大學陜西省

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－２加填后紙張內(nèi)部纖維和填料分布??Ｆｉｇ．?１－２?Ｆｉｂｅｒｓ?ａｎｄ?ｆｉｌｌｅｒｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｆｉｌｌｅｄ?ｐａｐｅｒ??

圖像歐拉數(shù)算法研究及其在紙張?zhí)盍狭椒治鲋械膽?yīng)用??：■■■■■?■?－?■?■—?－?－?？?■■?－■?■?■?Ｉ?■－??Ａ?Ｂ??￡＊＝１－１?＝?０?￡＝１－２?＝?－１??ａ）?ｂ）??圖１－４圖像歐拉數(shù)計算??Ｆｉｇ．?１－４?Ｅｕｌｅｒ?ｎｕｍｂｅｒ?ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｎａｒｙ?ｉｍａｇｅｓ??（１）基于四方格統(tǒng)計的圖像歐拉數(shù)算法??１９７１年，Ｇｒａｙ提出了基于四方格統(tǒng)計的８－鄰接圖像歐拉數(shù)計算方法１８３１。這種方法??通過統(tǒng)計圖像中包含的三類、共十種四方格數(shù)量來計算歐拉數(shù)，由于該算法計算方法簡??單且易于實現(xiàn)，被著名的商業(yè)計算工具ＭＡＴＬＡＢ采用［８４］。這種方法在計算圖像歐拉數(shù)??曰、ｔ，需要對圖像進行逐行掃描，逐個處理像素。對于當前正在處理的像素，需要訪問其??所在四方格的其他三個像素才能判斷當前四方格的類型。此外，采用這種方法計算圖像??歐拉數(shù)需要判斷圖像屮包含的所有四方格的類型，而這些四方格是相互交舜的，因此不??可避免地存在像素重復訪問的現(xiàn)象。??為了減少像素的重復訪問次數(shù)，Ｙａｏ等人將該算法進行改進，采用“狀態(tài)轉(zhuǎn)換”［８５＿８６１、??“一次掃描多行、處理多個四方格”?［８７＿８９］等方法盡可能避免像素重復訪問，得到了效率??較高的圖像歐拉數(shù)算法。??（２）基于樹的圖像歐拉數(shù)算法??１９８７年，Ｂｉｅｒｉ提出了利用通過均質(zhì)積分的方法計算《維圖像的平均寬度、歐拉數(shù)??等屬性這種方法利用凸體在１到《－１維平面上投影體枳的積分平均值計算《維圖像??的相關(guān)屬性，借助二叉樹表示圖像，簡化計算／過程。但山于算法本身過于復雜，笮獨??ｉ丨兌圖像歐拉數(shù)時效率較

Ｉ?｜??１?紙張?zhí)盍狭椒治?ｉ?利用圖像歐拉數(shù)算法統(tǒng)計填料顆粒數(shù)量?＾??Ｉ?１????ｉ??Ｉ?——?―…??將兩種算法相結(jié)合，完成填料粒徑分析?Ｉ??Ｉ?紙張?zhí)盍狭椒治?１??＊＂？＊＊＊???????＂■―＂?????????—－？—■????????？■■■？—??????—??一?＿＿丨???？？〇＿?？■■？■？？■???＿＿＿＿???????????ｊ??圖１－５本課題研究內(nèi)容??Ｆｉｇ．?１－５?Ｃｏｎｔｅｎｔｓ?ｔｏ?ｂｅ?ｓｔｕｄｉｅｄ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｓｕｂｊｅｃｔ??（２）基于四方格統(tǒng)計的圖像歐拉數(shù)算法??現(xiàn)有基于四方格統(tǒng)計的圖像歐拉數(shù)算法中，利用圖像中包含的特定類型四方格的數(shù)??量進行計算，處理像素的順序是“從左到右、從上到下”。對于當前正在處理的像素，??需要訪問其所在四方格中的另外三個像素才能確定類型。這樣，判斷當前四方格類型需??要訪問的像素和判斷下一個四方格類型需要訪問的像素有一部分是相同的，也就是說，??算法會有像素重復訪問的現(xiàn)象。??本課題將采用“狀態(tài)轉(zhuǎn)換”和“多行掃描”策略，從圖像的水平和垂直兩個方向減??少像素的重復訪問，以提高算法效率。理論上說，一次掃描的行數(shù)越多，判斷一個四方??格類型時需要訪問的像素數(shù)量就越少，但算法會更復雜。本課題將探究一次掃描的最大??行數(shù)與算法復雜度之間的平衡性，并通過實驗進行驗證。??（３）基于圖論的圖像歐拉數(shù)算法??在Ｃｈｅｎ等人提出的基于圖論的４－鄰接圖像歐拉數(shù)算法中，根據(jù)圖論中的歐拉公式，??利用與給定圖像對應(yīng)圖形中的結(jié)點、邊和

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3126779