顆粒是化學(xué)物質(zhì)的重要形態(tài)之一,顆粒粒徑對(duì)化學(xué)物質(zhì)的性能有著重要的影響。因此,顆粒粒徑分析技術(shù)已經(jīng)逐漸發(fā)展成為測(cè)量學(xué)中的一個(gè)重要分支。隨著圖像采集技術(shù)和處理技術(shù)的快速發(fā)展,利用圖像處理技術(shù)分析顆粒粒徑的方法受到了廣泛關(guān)注,這種方法可以適用于不同尺寸、不同形狀的顆粒測(cè)量,且測(cè)量快速、準(zhǔn)確。作為圖像重要拓?fù)鋵傩缘膱D像歐拉數(shù),經(jīng)常被用來描述圖像的結(jié)構(gòu)特征,因其在圖像發(fā)生拉伸、收縮、旋轉(zhuǎn)及不規(guī)則彈性形變時(shí)保持不變,有很強(qiáng)的魯棒性,故被廣泛應(yīng)用于圖像理解與模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本文主要針對(duì)二值圖像歐拉數(shù)算法的優(yōu)化及圖像歐拉數(shù)在紙張?zhí)盍狭椒治鲋械膽?yīng)用進(jìn)行研究。首先深入分析了現(xiàn)有圖像歐拉數(shù)算法中影響計(jì)算效率的因素,利用狀態(tài)轉(zhuǎn)換、多行掃描和隔行掃描等有效策略減少計(jì)算過程中對(duì)像素的重復(fù)訪問,達(dá)到提高計(jì)算效率的目的;然后應(yīng)用圖論中的歐拉公式減少現(xiàn)有基于四方格統(tǒng)計(jì)的圖像歐拉數(shù)算法中需要統(tǒng)計(jì)的四方格類型,提出新的基于圖論的圖像歐拉數(shù)算法并加以優(yōu)化;最后結(jié)合圖像連通域標(biāo)記算法,將優(yōu)化后的圖像歐拉數(shù)算法應(yīng)用于紙張?zhí)盍狭椒治?探究一種便捷、準(zhǔn)確的紙張?zhí)盍狭椒治龇椒?為基于圖像處理技術(shù)的顆粒測(cè)量、分析方法提... 

【文章來源】：陜西科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－２加填后紙張內(nèi)部纖維和填料分布??Ｆｉｇ．?１－２?Ｆｉｂｅｒｓ?ａｎｄ?ｆｉｌｌｅｒｓ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｆｉｌｌｅｄ?ｐａｐｅｒ??

圖像歐拉數(shù)算法研究及其在紙張?zhí)盍狭椒治鲋械膽?yīng)用??：■■■■■?■?－?■?■—?－?－?？?■■?－■?■?■?Ｉ?■－??Ａ?Ｂ??￡＊＝１－１?＝?０?￡＝１－２?＝?－１??ａ）?ｂ）??圖１－４圖像歐拉數(shù)計(jì)算??Ｆｉｇ．?１－４?Ｅｕｌｅｒ?ｎｕｍｂｅｒ?ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｎａｒｙ?ｉｍａｇｅｓ??（１）基于四方格統(tǒng)計(jì)的圖像歐拉數(shù)算法??１９７１年，Ｇｒａｙ提出了基于四方格統(tǒng)計(jì)的８－鄰接圖像歐拉數(shù)計(jì)算方法１８３１。這種方法??通過統(tǒng)計(jì)圖像中包含的三類、共十種四方格數(shù)量來計(jì)算歐拉數(shù)，由于該算法計(jì)算方法簡(jiǎn)??單且易于實(shí)現(xiàn)，被著名的商業(yè)計(jì)算工具ＭＡＴＬＡＢ采用［８４］。這種方法在計(jì)算圖像歐拉數(shù)??曰、ｔ，需要對(duì)圖像進(jìn)行逐行掃描，逐個(gè)處理像素。對(duì)于當(dāng)前正在處理的像素，需要訪問其??所在四方格的其他三個(gè)像素才能判斷當(dāng)前四方格的類型。此外，采用這種方法計(jì)算圖像??歐拉數(shù)需要判斷圖像屮包含的所有四方格的類型，而這些四方格是相互交舜的，因此不??可避免地存在像素重復(fù)訪問的現(xiàn)象。??為了減少像素的重復(fù)訪問次數(shù)，Ｙａｏ等人將該算法進(jìn)行改進(jìn)，采用“狀態(tài)轉(zhuǎn)換”［８５＿８６１、??“一次掃描多行、處理多個(gè)四方格”?［８７＿８９］等方法盡可能避免像素重復(fù)訪問，得到了效率??較高的圖像歐拉數(shù)算法。??（２）基于樹的圖像歐拉數(shù)算法??１９８７年，Ｂｉｅｒｉ提出了利用通過均質(zhì)積分的方法計(jì)算《維圖像的平均寬度、歐拉數(shù)??等屬性這種方法利用凸體在１到《－１維平面上投影體枳的積分平均值計(jì)算《維圖像??的相關(guān)屬性，借助二叉樹表示圖像，簡(jiǎn)化計(jì)算／過程。但山于算法本身過于復(fù)雜，笮獨(dú)??ｉ丨兌圖像歐拉數(shù)時(shí)效率較

Ｉ?｜??１?紙張?zhí)盍狭椒治?ｉ?利用圖像歐拉數(shù)算法統(tǒng)計(jì)填料顆粒數(shù)量?＾??Ｉ?１????ｉ??Ｉ?——?―…??將兩種算法相結(jié)合，完成填料粒徑分析?Ｉ??Ｉ?紙張?zhí)盍狭椒治?１??＊＂？＊＊＊???????＂■―＂?????????—－？—■????????？■■■？—??????—??一?＿＿丨???？？〇＿?？■■？■？？■???＿＿＿＿???????????ｊ??圖１－５本課題研究?jī)?nèi)容??Ｆｉｇ．?１－５?Ｃｏｎｔｅｎｔｓ?ｔｏ?ｂｅ?ｓｔｕｄｉｅｄ?ｉｎ?ｔｈｅ?ｓｕｂｊｅｃｔ??（２）基于四方格統(tǒng)計(jì)的圖像歐拉數(shù)算法??現(xiàn)有基于四方格統(tǒng)計(jì)的圖像歐拉數(shù)算法中，利用圖像中包含的特定類型四方格的數(shù)??量進(jìn)行計(jì)算，處理像素的順序是“從左到右、從上到下”。對(duì)于當(dāng)前正在處理的像素，??需要訪問其所在四方格中的另外三個(gè)像素才能確定類型。這樣，判斷當(dāng)前四方格類型需??要訪問的像素和判斷下一個(gè)四方格類型需要訪問的像素有一部分是相同的，也就是說，??算法會(huì)有像素重復(fù)訪問的現(xiàn)象。??本課題將采用“狀態(tài)轉(zhuǎn)換”和“多行掃描”策略，從圖像的水平和垂直兩個(gè)方向減??少像素的重復(fù)訪問，以提高算法效率。理論上說，一次掃描的行數(shù)越多，判斷一個(gè)四方??格類型時(shí)需要訪問的像素?cái)?shù)量就越少，但算法會(huì)更復(fù)雜。本課題將探究一次掃描的最大??行數(shù)與算法復(fù)雜度之間的平衡性，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。??（３）基于圖論的圖像歐拉數(shù)算法??在Ｃｈｅｎ等人提出的基于圖論的４－鄰接圖像歐拉數(shù)算法中，根據(jù)圖論中的歐拉公式，??利用與給定圖像對(duì)應(yīng)圖形中的結(jié)點(diǎn)、邊和

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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