本文關(guān)鍵詞：基于偏微分方程的納米顆粒尺寸測量方法研究

  更多相關(guān)文章： 納米顆粒 偏微分方程圖像處理方法 濾波 水平集圖像分割 尺寸測量

【摘要】：納米材料的特性與顆粒粒徑的大小、形態(tài)等微觀結(jié)構(gòu)有著重要的關(guān)系。通過透射電子顯微鏡拍攝納米顆粒圖像,以此為基礎(chǔ)不僅能測量納米顆粒的大小,還可以觀察到顆粒大小的分布情況以及顆粒形貌特征。利用圖像處理技術(shù)對納米顆粒的透射電鏡圖像進(jìn)行處理和分析,能提高納米顆粒尺寸測量的效率、精確度和自動化程度。本文利用偏微分方程圖像處理方法對透射電子顯微鏡拍攝的納米顆粒圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理和顆粒個體分割,在此基礎(chǔ)上測量納米顆粒的尺寸,實(shí)現(xiàn)顆粒粒徑的自動分析和評價。本文主要包括以下幾個方面工作。首先,基于偏微分方程對納米顆粒圖像進(jìn)行預(yù)處理。從偏微分方程擴(kuò)散的基本理論出發(fā),分析各種模型在納米顆粒圖像中的濾波性能,針對不同的納米圖像選擇適合的濾波方案。其次,基于偏微分方程框架下的水平集圖像分割算法分割納米顆粒,從模型演化原理出發(fā),深入研究了幾類活動輪廓模型的優(yōu)缺點(diǎn),分析各種模型對納米顆粒個體的分割性能,采用RSF水平集分割模型對灰度不均且具有弱邊緣的納米顆粒進(jìn)行準(zhǔn)確分割。再次,依據(jù)顆粒分割結(jié)果,對納米顆粒邊界進(jìn)行擬合,將顆粒邊界擬合為與其形狀相似的基本幾何圖形。最后,根據(jù)擬合結(jié)果,測量顆粒的大小參數(shù)(如粒徑、面積等)和形狀參數(shù)(如外觀比、球狀性等),并進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果對顆粒均勻性進(jìn)行評價。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的基于偏微分方程的納米顆粒尺寸測量方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：納米顆粒 偏微分方程圖像處理方法 濾波 水平集圖像分割 尺寸測量
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TB383.1;O175.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 課題背景和研究意義8
• 1.2 納米顆粒尺寸測量方法現(xiàn)狀分析8-10
• 1.3 基于圖像處理的顆粒測量現(xiàn)狀分析10-13
• 1.3.1 基于圖像處理的顆粒測量國內(nèi)外現(xiàn)狀分析10-12
• 1.3.2 納米顆粒測量的關(guān)鍵技術(shù)12-13
• 1.4 基于偏微分方程的圖像處理方法現(xiàn)狀分析13-16
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 基于偏微分方程的納米顆粒圖像濾波方法18-26
• 2.1 基于偏微分方程的圖像濾波方法18-22
• 2.1.1 基于偏微分方程的圖像濾波方法的基本思想18-19
• 2.1.2 熱傳導(dǎo)模型19-20
• 2.1.3 PM模型20
• 2.1.4 平均曲率流模型20-21
• 2.1.5 選擇退化擴(kuò)散模型21-22
• 2.2 基于偏微分方程的納米顆粒圖像濾波22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第三章 基于偏微分方程的納米顆粒分割方法26-42
• 3.1 基于水平集的圖像分割方法26-37
• 3.1.1 基于水平集的圖像分割的基本思想26-29
• 3.1.2 基于距離正則化的水平集模型—DRLSE模型29-32
• 3.1.3 基于區(qū)域特征的水平集模型—CV模型32-34
• 3.1.4 基于區(qū)域擴(kuò)展的水平集模型—RSF模型34-37
• 3.2 基于偏微分方程的納米顆粒分割37-40
• 3.3 本章小結(jié)40-42
• 第四章 納米顆粒參數(shù)測量方法42-60
• 4.1 納米顆粒參數(shù)測量方法流程42-43
• 4.2 納米顆粒邊緣擬合43-48
• 4.3 像素尺寸標(biāo)定48-50
• 4.4 參數(shù)測量50-59
• 4.4.1 顆粒大小參數(shù)測量50-55
• 4.4.2 顆粒形狀參數(shù)測量55-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第五章 顆粒參數(shù)測量結(jié)果分析60-74
• 5.1 納米顆粒參數(shù)測量結(jié)果分析60-68
• 5.2 納米顆粒均勻性評價68-72
• 5.3 本章小結(jié)72-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74
• 6.2 展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 發(fā)表論文和參加科研情況80-82
• 致謝82

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本文編號：706166