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智能水凝胶是目前国内外功能高分子领域的研究热点。针对如何无接触的测量水凝胶的形变状态这个难题，本文提出了一种基于图像分析的测量方法，可以全过程监测水凝胶的形变特性。在该方法中，首先利用CCD数码相机采集水凝胶温度实验过程中的系列图像，然后对每幅图像中的水凝胶和标尺分别进行精确定位，计算出水凝胶形变的测量数据，最后获得水凝胶形变的拟合曲线，识别精度达到±50μm。本课题分别对图像预处理、图像倾斜矫正、图像分割、断裂边缘处理、水凝胶形变曲线拟合进行了分析研究，主要工作如下：
(1)图像的预处理：针对因为光照不足引起的实验图片图像质量下降的问题，采用了基于同态滤波增强算法的图像增强算法。实验表明，该算法优于传统的灰度拉伸变换和图像直方图均衡法，在很大程度保留图像原貌的同时，增强了图像细节。
(2)图像的倾斜矫正：针对目标倾斜的问题，提出一种基于火柴棒模型的图像水平倾斜矫正算法。该方法首先将原图像二值化，对该区域进行去噪处理，获取目标区域，然后构建“火柴棒”模型，再采用该模型对图像进行水平倾斜矫正。实验结果表明，该方法能有效克服目标区域较小、附近干扰较多、边缘不清晰等情况带来的不良影响，矫正效果良好。
(3)图像分割：基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差，但其直方图没有双峰的特性，提出了一种基于颜色直方图和模糊熵的分割算法。实验表明，该方法能有效克服经典方法易受光照不均等因素造成的不良影响，具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点。
(4)断裂边缘处理：针对边缘断裂的情况，提出了一种基于目标边缘形状特征的水凝胶边缘连接方法，得到水凝胶的闭合轮廓边缘并统计在此边缘内部的像素个数。再通过图像填充，最后精确的定位了水凝胶。实验结果表明，该定位方法能适应各种复杂背景下的水凝胶定位，定位准确率高，有较好的应用价值。
(5)水凝胶形变曲线拟合：采用Origin7.0软件，提出了一种采用水凝胶随温度变化的溶胀比曲线来设置参数的方法，得到较理想的实验数据拟合结果。