彩色金相显微图像分析系统的建立与彩色图像分割方法的研究
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自20世纪60年代末第一台图像分析仪诞生以来,人们渐渐地走出传统的辛苦而又低效的人工金相分析,开始利用计算机来进行计算机辅助定量金相分析,因其与传统的人工金相分析相比具有处理速度快、数据精确可靠、实验结果的重现性好等一系列的优点,已经逐渐地取代传统的金相分析方法。 不过,纵观这三、四十年计算机辅助定量金相分析的发展,国内大多是停留在黑白金相图像的处理上,即利用灰度来进行图像的处理和分析。随着对金相定量要求和精度的提高,这种基于灰度的黑白图像分析在许多定量金相的分析任务中已经显出有些无力。随着彩色图像处理技术的快速发展和计算机储存与处理能力的飞速提高,目前许多国家研究人员已经着手研究利用彩色金相图像来进行分析,因为其衬度鲜明、可分辨能力强等特点。 本课题是南京东图数码科技公司(即原江南光学仪器厂的技术开发部门)的一个委托研究项目,在该公司提供的实验设备的基础上,建立一套彩色金相计算机辅助分析系统(CMAS-Color Metallography Image Compute-aided Analysis System)。该系统集XJL—02立式显微镜、CCD摄像头、视频图像采集卡、计算机显示系统于一体,实现了从彩色金相图像记录、采集、预处理到特征参数测量、结果分析和打印等一系列功能。 该系统针对彩色金相显微图像的特点,重点建立一系列适合金相应用的彩色图像处理方法作为CMAS系统的重要组成部分。这些方法包括彩色增强(色调/饱和度调整、亮度/对比度调整、多通道颜色调整),颜色变换(彩色图像灰度化、真彩色图像256色化),矢量滤波,和作重点研究的彩色图像分割(聚类法、阈值法、区域生长法、边缘提取)。
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
目录 | 第5-8页 |
第一章 引言 | 第8-11页 |
第二章 彩色金相处理问题的提出 | 第11-28页 |
2.1 定量金相发展历程与金相参数 | 第11-22页 |
2.1.1 定量金相分析的意义和重要性 | 第11-12页 |
2.1.2 定量金相分析仪的发展状况 | 第12-15页 |
2.1.3 金属与合金组织特征参数的测量简介 | 第15-22页 |
2.2 彩色金相的提出和发展 | 第22-27页 |
2.2.1 彩色金相技术的发展和研究现状 | 第22-23页 |
2.2.2 计算机彩色金相技术 | 第23-27页 |
2.3 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 金相图像计算机辅助定量分析系统 | 第28-41页 |
3.1 系统概述 | 第28页 |
3.2 系统的硬件构成 | 第28-31页 |
3.2.1 主机的组成 | 第29页 |
3.2.2 摄像系统 | 第29-31页 |
3.2.3 输出设备 | 第31页 |
3.3 系统的软件构成 | 第31-36页 |
3.3.1 软件系统的模块结构 | 第31-32页 |
3.3.2 图像采集子模块 | 第32-33页 |
3.3.3 图像编辑子模块 | 第33-35页 |
3.3.4 参数测量子模块 | 第35-36页 |
3.3.5 系统工作流程 | 第36页 |
3.4 灰度图像处理方法 | 第36-40页 |
3.4.1 图像平滑 | 第36-37页 |
3.4.2 对比度增强 | 第37-38页 |
3.4.3 边缘增强(锐化) | 第38-39页 |
3.4.4 频域滤波 | 第39-40页 |
3.4.5 伪彩色增强 | 第40页 |
3.4.6 二值化 | 第40页 |
3.5 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 彩色图像处理的基本方法 | 第41-63页 |
4.1 色度学的基础知识 | 第41-52页 |
4.1.1 光和视觉 | 第41-43页 |
4.1.2 颜色视觉理论 | 第43-47页 |
4.1.3 颜色的表示 | 第47-49页 |
4.1.4 颜色空间及其相互转换 | 第49-52页 |
4.2 彩色图像处理的基本方法及其实现 | 第52-61页 |
4.2.1 彩色图像的表示 | 第52-53页 |
4.2.2 彩色图像的颜色处理 | 第53-57页 |
4.2.3 彩色图像的滤波 | 第57-61页 |
4.3 本章小结 | 第61-63页 |
第五章 彩色图像分割方法及在彩色金相中的应用 | 第63-78页 |
5.1 图像分割的概述 | 第63-64页 |
5.1.1 图像分割的定义 | 第63页 |
5.1.2 图像分割的分类 | 第63-64页 |
5.2 彩色图像的集群聚类分割法 | 第64-66页 |
5.2.1 聚类法分割彩色图像的基础 | 第64-65页 |
5.2.2 彩色聚类分割算法 | 第65页 |
5.2.3 实验结果 | 第65-66页 |
5.3 基于K-L变换的彩色图像边缘提取 | 第66-67页 |
5.3.1 K-L变换和I_1I_2I_3特征空间 | 第66页 |
5.3.2 特征空间(I_1,I_2,I_3)上的图像边缘检测 | 第66-67页 |
5.3.3 实验结果 | 第67页 |
5.4 基于区域生长和合并的彩色图像分割 | 第67-72页 |
5.4.1 算法简介 | 第67-68页 |
5.4.2 区域生长和合并的准则 | 第68-69页 |
5.4.3 区域生长和合并算法实现 | 第69-72页 |
5.4.4 实验结果 | 第72页 |
5.5 一种基于色调特征的彩色图像分割方法 | 第72-77页 |
5.5.1 RGB-HSV彩色空间变换 | 第72-74页 |
5.5.2 基于信息熵的阈值分割法 | 第74-75页 |
5.5.3 模糊聚类 | 第75-76页 |
5.5.4 算法实现和实验 | 第76-77页 |
5.5.5 讨论 | 第77页 |
5.6 本章小结 | 第77-78页 |
第六章 应用与展望 | 第78-81页 |
6.1 60Si_2Mn钢的定量金相分析对比 | 第78-79页 |
6.1.1 实验过程 | 第78页 |
6.1.2 实验方法 | 第78-79页 |
6.1.3 结果分析 | 第79页 |
6.2 总结与展望 | 第79-81页 |
附图 | 第81-86页 |
参考文献 | 第86-89页 |
作者在读研期间发表的文章 | 第89-90页 |
致谢 | 第90页 |
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