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机械零件图像分割系统设计【带程序】机械零件图像分割系统设计【带程序】 -- 40 元

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编号:201404281232003415       格式:RAR    上传时间:2014-04-28
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机械零件 图像 图象 分割 系统 设计 程序
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机械零件图像分割系统设计

39页 14000字数+说明书+任务书+开题报告+分割系统设计程序

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摘  要

   为了更好的研究机械零件图像,本文通过对俩幅机械零件图像分别进行ave、sf-pcnn、pcnn的图像融合,从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。再将融合后的图像进行分割。为降低噪声对图像分割结果的影响,提出一种基于热平衡理论的中智学图像分割方法。该方法将图像转化为中智学图像,考虑每一个像素的不确定性,通过热平衡运算及图像增强处理,使噪声点变得更平滑。实验结果表明,对于含不同程度噪声的图像,该方法的分割效果明显优于未经融合原始图像的分割效果。

关键词:图像融合; 图像分割;热平衡; 中智学


目  录

摘  要V

AbstractVI

目  录VII

1 绪论1

  1.1 数字图像处理技术1

  1.2 图像处理技术的概念1

  1.3 图像处理常用方法2

  1.4 图像处理技术的应用3

  1.5 本课题达到的要求4

2 图像融合5

  2.1 图像融合定义5

  2.2 图像融合的优点5

  2.3 本文图像融合方法5

  2.4 图像融合的实现步骤如下6

  2.5 图像融合流程图6

  2.6 图像融合主程序6

  2.7 实验与分析10

.3 图像分割13

  3.1 图像分割原理13

  3.2 图像分割的方法13

  3.3 图像分割评价13

  3.4 中智学简介14

  3.5 热平衡简介15

  3.6 图像分割的实现步骤如下16

  3.7分割方法实现流程图16

  3.8 图像分割主程序17

  3.9 实验与分析17

4 总结和展望26

  4.1 论文工作总结26

  4.2 不足之处及未来展望26

致谢27

参考文献28

附录29

2.1 图像融合定义

   图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的和光谱分辨率,利于监测。 待融合图像已配准好且像素位宽一致,综合和提取两个或多个多源图像信息。两幅(多福)已配准好且像素位宽一致的待融合源图像,如果配准不好且像素位宽不一致,其融合效果不好。

2.2 图像融合的优点

  高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息,从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,以增强影像中信息透明度,改善解译的精度、可靠性以及使用率,以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。

   这诸多方面的优点使得图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面的应用潜力得到充分认识、尤其在计算机视觉方面,图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向;在航天、航空多种运载平台上,各种遥感器所获得的大量光谱遥感图像(其中分辨率差别、灰度等级差别可能很大)的复合融合,为信息的高效提取提供了良好的处理手段,取得明显效益。

2.3 本文图像融合方法

融合方法融合方法简介

AVERAGEAVERAGE用atrous小波变换与EMD算法相结合的图像融合是一种新的变换分析方法,它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。

PCNNPCNN(PCNN-Pulse Coupled Neural Network), 也即脉冲耦合神经网络。与传统神经网络相比,有着根本的不同。PCNN有着广泛的应用,可应用于图像分割,边缘检测、细化、识别等方面。  PCNN是Eckhorn于20世纪90年代开始提出的一种基于猫的视觉原理构建的简化神经网络模型,与BP神经网络和Kohonen神经网络相比,PCNN不需要学习或者训练,能从复杂背景下提取有效信息,具有同步脉冲发放和全局耦合等特性,其信号形式和处理机制更符合人类视觉神经系统的生理学基础。


SF-PCNNSF-PCNN是非降采样Contourlet域内空间频率激励的PCNN图像融合算法。


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jisuanji上传于2014-04-28

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