形态学,图像,数学形态学在纤维截面图像预处理中运用

摘要：以棉/粘胶混纺纱截面图像为例，运用数学形态学策略教学论文对其预处理，并且了预处理解决案例，对预处理中结构元素形状和尺寸选择了探讨，结果，数学形态学策略教学论文在消除噪点的很好地保持了纤维轮廓信息，是很好的图像预处理策略教学论文。
词：数学形态学；截面；预处理
中图分类号：O29文献标识码：B文章编号：1009-9166（2011）035(C)-0165-02
一幅清晰度高，图像识别要求的数字化图像对于计算机的识别是非常的。经过A/D转换数字化了的原始图像，有着噪声、光照不均匀和清晰度等缺点。图像预处理原始图像某些变换，以而一幅失真小、背景与分离、清晰度好的图像。数学形态学策略教学论文，以棉/粘胶混纺纱截面图像例子，试验了预处理解决案例及探究了各中形态学结构参数的选择。

一、数学形态学的

数学形态学是浅析几何形状和结构的数学策略教学论文，是建立在集合代数上，用集合论策略教学论文定量描述几何结构的科学。数学形态学具有完备的数学，这为形态学用于图像浅析和处理、形态滤波器的特性浅析和系统设计奠定了坚实的，尤其的是了形态学浅析和处理算法的并行，大大提高了图像浅析和处理的速度。数学形态学的思想是具有形态的结构元素，在图像中不断移动，以达到对图像浅析和识别的目的。其的数学形态学运算：腐蚀、膨胀、开、闭运算。
二、预处理
为了后续轮廓探测（光斑扩散法）对图像的特定要求，对的原始切片图像一系列图像处理，如下：1、暗化图像背景。下面是一幅在显微镜下拍摄的原始棉/粘胶切片图（256阶灰度图）的一，如图1所示。光斑扩散法要求图像中与背景之间具有不同的灰度（也即亮度），所以要转变初中数学教学论文它们之间的比较度，在这里选择了运用Photoshop软件将图像背景变暗，纤维轮廓邻域被保留下来，这样保证了纤维的轮廓特点不失真，结果如图2。
图1原始切片图图2背景暗化后的图像


2、图像的平滑。由图2中可知，纤维轮廓周围具有毛刺，所以对其开运算，消除这些噪点。在这里圆形结构元素，因其圆形的圆化作用低通滤波的效果不受旋转的影响。当然，这的，纤维轮廓比较细致，毛刺较少则不用开运算，以减少图像信息的损失。下面对图2选择结构元素半径r=1，r=2，r=3做开运算，处理的结果如图3：

(a)r=1(b)r=2(c)r=3
以图3中（a）中纤维轮廓周围的噪点被消除且纤维截面轮廓了较好的保护，而（b）和（c）中结构元素半径的增大，纤维轮廓的失真变得越大，尤其是粘胶纤维，其锯齿形结构被圆弧化，不利于后续特点值提取的准确性。下继续对图3（a）图像平滑，（a）中纤维截面图像上灰度差别且棉纤维中有中腔，所以这闭运算操作来平滑图像，填补孔洞和缝隙，融合棉纤维中腔。这对于光斑扩散法非常，纤维的中腔会妨碍光斑的扩散，以图像中去除纤维的中腔，光斑扩散模型将地工作。下面对图3（a）选择结构元素半径r=2，r=4，r=6做闭运算，处理的结果如图4：

(a)r=2(b)r=4(c)r=6
以图4，结构元素的半径为2时，处理的结果中棉纤维的中腔未被填充融合，平滑太小；半径为6时，比较好地平滑了图像且棉纤维中腔填充，但纤维截面间出现联结，纤维的轮廓特点发生了显著的损失；半径为4时，棉纤维的中腔被融合，也很好地平滑了图像，纤维截面轮廓清晰。3、形态学重建。以图4中都观察到，闭运算在平滑图像的，也将图像上的不匀出来，造成了的不同上的明暗差别。，形态学重建来消除。下面对图4（b）不同常数L形态学重建，结果如图5所示。

(a)L=90(b)L=130 (c)L=180
，常数L为90时，纤维截面上仍有呈现明暗差别；L为130时，同一纤维截面明暗差别被消除；而L为180时，纤维截面的明暗差别被消除，但使得与背景之间的比较度下降，以而加大了后面的轮廓探测的难度。形态学重建地减小了同一不同之间的明暗差别，但也使得与背景之间的比较度下降，下图像增强。4、图像的增强。将数学形态学高帽、低帽运算组合使用，增强图像，下图是对图5（b）增强的结果。

(a)r=10(b)r=20(c)r=30
由上图中，结构元素半径为10时，纤维截面上区域有着显著明暗差别；半径为20时，纤维截面仍有少明暗差别；半径为30时，纤维截面灰度均匀，与图像背景的比较度比原图有了的提高。，原图经过了一系列有的图像处理后，达到了较为理想的预处理结果，很好的用于后面的轮廓探测和提取。
三、讨论
在运用数学形态学预处理中，结构元素的形状及尺寸大小选择非常，选择合适与否将影响图像的形态运算结果。1、结构元素形状选择。结构元素于“探针”，在图像中不断移动，便可考察出图形各的联系。在图像的形态学浅析中，结构元素起着的作用[3]。结构元素圆形结构，：（1）处理技艺上，通常选择与希望处理的输入图像相同或形状的结构元素，棉和粘胶截面轮廓在微观上都具有圆弧结构；（2）圆形的圆化作用低通滤波的效果，很好的除去高频的噪声；（3）圆形滤波，不受旋转的影响。2、结构元素尺寸选择。结构元素不同的情况选取不同的尺寸。形态学的图像变换时间与结构元素的尺寸成正比，使用大的结构元素对图像处理时，滤除尺寸的噪声点，但图像噪音与轮廓或多或少的邻域环境，这样会损失更多的图像细节。，结构元素尺寸选择的原则是使用较小尺寸的结构元素在尽量保留轮廓特点的下，最大限度地弱化噪音。图像形态学变换各中结构元素尺寸选择有如下要点：（1）开闭运算结构元素尺寸的选择要点。开闭运算是为了平滑图像去除噪音，结构单元尺寸参数是图像中所要消除噪音的半径大小。在纤维轮廓表面出现毛刺的情况下，用开运算很好地消除图像的毛刺，其参数毛刺的半径大小；而在用闭运算填充棉纤维的中腔时，其参数大小就跟中腔的大小。（2）形态学重建参数的选择要点。形态学重建是为了消除纤维个体上的明暗差别，其参数是灰度距。灰度图可看作地形图，灰度值小的区域（靠近黑色）是地势低的地方，灰度值大的地方（靠近白色）是地势高的地方。重建用一把与地平面平行的刀，削去山峰。这把刀与最高峰之间的距离形态学重建的参数。在选择参数时，选择纤维的平均灰度值，必要时再做相应的调整。（3）形态学增强结构元素尺寸的选择要点。形态学增强提高个体与背景之间的比较度，其结构元素的尺寸大小大于图像中最大纤维的截面轮廓，纤维截面上将出现明暗差别。在选择结构元素的尺寸时，只要保证稍大于图像中最大纤维的截面尺寸就够了，参数往后越大，对于后面的轮廓探测起显著的推动初中语文教学论文作用，数值越大处理的时间越多，影响图像处理效率。
上述讨论可知，数学形态学策略教学论文非线性滤波器在滤波的很好地保持了纤维轮廓信息，以而于在图像识别中提高纤维识别的准确，不失为很好的图像预处理策略教学论文。
作者单位：盐城纺织职业技术学院
文献：
唐常青.数学形态学策略教学论文运用[M].北京:科学出版社,1990:4-22.
邓先宝.基于图像处理的棉/粘胶混纺纱的纤维识别[D].苏州:苏州大学,2009.
[3]范立南,韩晓薇,张广渊.图像处理与方式识别[M].北京科学出版社,2007:71-78.