随机分布交叉纤维分离算法的研究

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随着图像的技术的迅速发展,在纺织纤维的检测和识别中,往往存在纤维之间相互交叉缠绕在一起的现象,影响最终的纤维识别和检测的结果。因此,在纤维识别和检测中,需要一种高效,客观准确的将交叉纤维准确的分离开的算法。这也是本课题主要目的,实现随机分布交叉纤维的分离算法的研究。本文分析和总结了常用的图像算法在纤维图像分离上的应用的优缺点,针对纤维图像的特性,提出了一种基于局部纹理特征的纤维分离算法。
  在通过光学显微镜采集纤维灰度图像中,通过控制显微镜不同视野的移动,获取到清晰的纤维图片。然后需要对采集的纤维图像进行预处理,包括高斯平滑、阈值分割、去噪声、孔洞填充、提取轮廓等过程。
  分离交叉纤维,首要的任务是识别和定位交叉点的位置,利用线性分类器的优势,设计和搭建了一种级联分类器实现交叉点的定位。首先采集和制作了包含交叉点和非交叉点的纤维样本作为训练数据,通过设置分类器的参数,读取和训练交叉点的线性分类器。实验结果表明,本文搭建的分类器可识别较多场景下的纤维交叉点的位置,检测的准确率可达80%。
  经过预处理后的纤维图像可以提取到清晰的纤维目标,在此基础上,首先,经过形态学处理,跟踪定位到所有纤维分支的位置。然后,再次遍历纤维骨架,跟踪到纤维交叉点时,判断和计算周围分支纤维的局部二进制特征,通过汉明距离计算像素的相似性,将像素相似性较高的纤维完成纤维的配对,实现单根纤维的识别。通过以上的算法的处理,将交叉纤维分离成独立的纤维目标。为了进一步验证算法的准确性,采集1#-8#标准羊毛的纤维图片,在经本文算法的处理后,利用欧式距离变换计算羊毛的纤维的直径以及直径变异系数数值,测试结果证明,算法处理后的羊毛纤维的直径的平均误差在±0.5μm,纤维直径的变异系数平均误差在2%-3%,实验结果表明算法的准确性较好。
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