紙漿纖維的圖像分割與識(shí)別方法研究.pdf

1、紙漿纖維的形態(tài)參數(shù)如長(zhǎng)度、寬度、卷曲度等對(duì)于成紙性能有重要的影響，因此準(zhǔn)確獲取纖維的重要參數(shù)，對(duì)生產(chǎn)高性能紙張變得越來(lái)越重要。為了準(zhǔn)確測(cè)量纖維的各種形態(tài)參數(shù)，必須首先提取纖維的幾何特征，其中關(guān)鍵問(wèn)題之一是實(shí)現(xiàn)交叉纖維的分離與識(shí)別。本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)紙漿纖維的分割與識(shí)別方法進(jìn)行了深入的探討。 目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)線狀目標(biāo)特征提取方法的研究已經(jīng)深入到多個(gè)領(lǐng)域，常用的方法主要有：基于邊緣檢測(cè)的方法、基于曲線跟蹤的方法、基于圖像變換

2、的方法、模板匹配法及骨架提取法等。這些方法具有一定的應(yīng)用價(jià)值，但在效率、精度、通用性和抗干擾能力等方面都還有很多的工作要做。 本文首先改進(jìn)了對(duì)紙漿纖維圖像的去噪和增強(qiáng)方法，該方法借鑒了新的圖像處理方法-Curvelet分析理論，并結(jié)合紙漿纖維圖像的特點(diǎn)，針對(duì)圖像的方向特性，充分利用Curvelet變換的方向性能和高效的邊緣表達(dá)能力。通過(guò)對(duì)紙漿纖維圖像的邊緣檢測(cè)驗(yàn)證了該方法能較好的完成對(duì)比度低、噪聲高、有分叉或重疊結(jié)構(gòu)的復(fù)雜圖像的