【摘要】：隨著國內(nèi)對環(huán)境監(jiān)測和保護(hù)力度的增強(qiáng),綜合運用現(xiàn)代圖像處理技術(shù)和光學(xué)技術(shù),基于機(jī)器視覺的高精度的核徑跡圖像測量方法,得到更加廣泛的應(yīng)用。本文全面系統(tǒng)的介紹了核徑跡圖像測量的原理、發(fā)展水平及其在核輻射監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用前景,在綜合研究核徑跡圖像測量技術(shù)發(fā)展成果,詳細(xì)分析影響核徑跡圖像測量精度因素的基礎(chǔ)上,研究建立了一套固體核徑跡圖像濾波、圖像增強(qiáng)校正、邊緣分割和識別的圖像測量技術(shù)和方法,解決了在核徑跡圖像測量中出現(xiàn)的圖像模糊、變形和重疊等現(xiàn)象,提高核徑跡圖像測量的精度和效率,并完成相關(guān)的實驗工作。完成的主要工作內(nèi)容如下:1、通過分析核徑跡圖像產(chǎn)生噪音和不均勻亮度的原因,針對常用圖像分割算法在重疊粘連的核徑跡中容易產(chǎn)生過分割的現(xiàn)象,根據(jù)核徑跡圖像特點,改進(jìn)了圖像去噪、增強(qiáng)和分割算法,確定了核徑跡圖像預(yù)處理過程:首先,采用局部直方圖均衡等方法處理圖像亮度不均勻;然后,用形態(tài)學(xué)濾波平滑圖像和填充核徑跡中心的孔洞;最后,利用OTSU方法或改進(jìn)的分水嶺分割算法完成核徑跡圖像分割。為圖像識別奠定了良好的基礎(chǔ)。2、針對核徑跡圖像主要識別的橢圓目標(biāo),利用橢圓中心幾何特征,改進(jìn)了 Hough變換橢圓檢測方法,在二維空間里完成了 Hough變換的計算,減少Hough變換的計算量,完成了核徑跡圖像在像素級別的參數(shù)測量工作。3、隨著現(xiàn)代圖像識別技術(shù)的發(fā)展,核徑跡圖像識別方法必然由像素級別走向亞像素級別。本文分析了多種圖像目標(biāo)亞像素提取方法,基于最小二乘橢圓曲線擬合的原理,結(jié)合隨機(jī)和均方根的概念,改進(jìn)了最小二乘橢圓曲線擬合法算法,實現(xiàn)橢圓參數(shù)在圖像亞像素級別的測量。4、針對核徑跡圖像重疊粘連嚴(yán)重影響測量精度問題,根據(jù)徑跡圖像的徑跡種類少、形狀相似和數(shù)量大的特點,提出基于形狀匹配和受控腐蝕的重疊核徑跡分離方法�；驹硎抢梅侵丿B核徑跡來識別和分離重疊粘連核徑跡。該方法結(jié)合形狀匹配和受控形態(tài)學(xué)的優(yōu)點,使用形狀匹配診識別徑跡,二次受控腐蝕操作分離重疊的核徑跡。該方法基本流程是首先檢測沒有重疊的核徑跡,并以徑跡的面積和圓形度作為形狀特征,進(jìn)行分類;然后,使用分類的粒子徑跡圖像作為模板構(gòu)造結(jié)構(gòu)元素,對重疊粒子徑跡顯微圖像進(jìn)行二次受控腐蝕操作,分離重疊的徑跡圖像;最終,形成按照每種粒子徑跡分類的分類圖像,消除徑跡重疊粘連對圖像測量的影響。實驗結(jié)果表明,形狀匹配和受控形態(tài)學(xué)結(jié)合能有效分割粘連徑跡和準(zhǔn)確有效地統(tǒng)計核徑跡的數(shù)量。5、仔細(xì)分析了自動聚焦運動過程中影響聚焦精度的各種因素后,針對顯微鏡自動聚焦運動系統(tǒng)的反向回程間隙對自動聚焦的影響較大的問題,提出基于圖像清晰度評價函數(shù)變化率的變步長的自動調(diào)焦控制策略,通過精調(diào)階段的小步長減少反向運動的次數(shù),實現(xiàn)粗調(diào)與精調(diào)相結(jié)合的快速精確自動聚焦。粗聚焦階段以大步長進(jìn)行粗略調(diào)焦,達(dá)到快速聚焦目的。精聚焦階段以小步距精確調(diào)焦,減少反向調(diào)整運動,達(dá)到了精確聚焦的目的。6、針對由傾斜所導(dǎo)致顯微圖像的變形和測量精度下降問題,提出了一種基于改進(jìn)的激光三角法的顯微圖像傾斜實時測量方法。其基本思路是使用多束平行光改進(jìn)傳統(tǒng)的激光三角法,實時檢測光學(xué)成像系統(tǒng)傾斜角度和方向。研究構(gòu)建了基于多光斑的激光三角法光路測量系統(tǒng),推導(dǎo)了反射鏡旋轉(zhuǎn)角度與CCD檢測光斑位移之間的關(guān)系式,能夠檢測光學(xué)成像系統(tǒng)傾斜所帶來的顯微圖像的偏差。滿足了固體核徑跡測量過程中對顯微圖像精度的要求,為后期顯微圖像處理和拼接打下良好的基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2438451