纹理图像局部灰度自动校正及其在叶脉分割中的应用研究

发布时间：2017-06-01 15:25

  本文关键词：纹理图像局部灰度自动校正及其在叶脉分割中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：叶脉是植物分类的重要特征之一,植物叶片图像叶脉分割是叶脉识别的前提,而叶脉分割大多数都是对灰度图像进行处理,由于叶片图像采集过程易受光照影响而出现阴影、光照过强的现象,影响叶片的分割结果,因此必须对灰度图像进行灰度校正。本文提出了包括叶脉图像在内的纹理图像的局部灰度自动校正新方法,通过区域生长和双向线性、非线性灰度变换方法自动定位并调节纹理图像的部分灰度实现校正。在叶脉图像分割方面提出了一种一维多阈值分割的辅助方法,简单有效并针对性地提取感兴趣区域的灰度信息,为下一步工作打好基础。另外,单张叶脉图像的提取结果会出现局部叶脉信息丢失、断裂、不完整的现象,本文将多图像融合方法应用于叶脉提取,对同一叶片不同图像的叶脉提取结果进行配准与融合,获取更多的叶脉细节信息,得到最终比较完整的叶脉提取结果。本文提出的方法在叶脉分割中应用效果较好。自动灰度校正方法能够消除对纹理图像区域形状的限制,对任意形状的区域均能消除图像中由于光照因素产生的灰度不均匀现象,调节后的图像灰度分布均匀。结合一维多阈值方法后的分割效果良好,能够消除较小块状噪声。将多幅叶脉分割后的图像进行融合能够提取出较丰富、全面的叶脉信息。通过实验证明上述方法在叶脉分割中的应用具有可行性与有效性,对于纹理图像的处理也具有一定的应用价值。
【关键词】：灰度图像 自动灰度校正 一维多阈值分割 多图像融合 叶脉分割
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 选题背景及研究意义8-9
• 1.2 研究现状分析9-11
• 1.2.1 灰度校正方法的发展现状9-10
• 1.2.2 叶脉分割方法的发展现状10-11
• 1.3 存在的问题11-12
• 1.3.1 灰度校正方法的局限性11
• 1.3.2 一维阈值分割的空间局限性11-12
• 1.3.3 叶脉分割存在的信息不完整问题12
• 1.4 章节安排12-14
• 第2章 研究方法简介14-24
• 2.1 灰度校正方法14-19
• 2.1.1 基于灰度变换的方法14-16
• 2.1.2 基于直方图均衡化的方法16-17
• 2.1.3 基于曲线/曲面拟合的方法17-18
• 2.1.4 基于同态滤波的方法18-19
• 2.2 阈值分割方法19-22
• 2.2.1 基于点的全局阈值分割方法20-21
• 2.2.2 基于区域的全局阈值分割方法21
• 2.2.3 局部阈值方法和多阈值方法21-22
• 2.3 多图像融合方法22-24
• 第3章 纹理图像局部灰度自动校正方法24-34
• 3.1 线性变换24-25
• 3.2 分段线性变换25-26
• 3.3 非线性变换26
• 3.4 改进的局部灰度自动校正方法26-31
• 3.4.1 局部灰度校正方法存在的问题26-27
• 3.4.2 改进的局部灰度自动校正方法27-31
• 3.5 局部灰度自动校正算法的实现过程31-32
• 3.6 灰度校正结果32-33
• 3.7 灰度校正方法小结33-34
• 第4章 局部灰度自动校正方法在叶脉分割中的应用34-50
• 4.1 叶脉分割方法简介34-36
• 4.2 叶脉分割预处理工作36-37
• 4.3 叶脉图像的局部灰度自动校正37-40
• 4.4 改进的一维多阈值分割方法40-41
• 4.5 多图像融合在叶脉分割中的应用41-46
• 4.5.1 多图像配准方法43
• 4.5.2 XY方向图像配准43-44
• 4.5.3 多图像融合过程44-46
• 4.5.4 多图像融合小结46
• 4.6 叶脉分割的结果与总结46-50
• 第5章 总结与展望50-52
• 5.1 工作总结50
• 5.2 展望未来50-52
• 致谢52-54
• 参考文献54-55

【参考文献】

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  本文关键词：纹理图像局部灰度自动校正及其在叶脉分割中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：412914