机械零件图像分割基于热平衡的中智学图像分割说明书.doc

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。Abstract In order to study the mechanical parts of the image better, based on the two pieces of mechanical parts images are ave, sf-pcnn, PCNN image fusion, thus effectively improving the use of image information, the degree of automation of the system of target detection and recognition reliability and system. Then the fused image segmentation. In order to reduce the influence of noise on the image segmentation result, put forward a kind of wisdom of heat balance theory based on image segmentation method. The image is converted to neutrosophic image, consider every pixel uncertainty, by heat balance calculation and image enhancement processing, the noise becomes more smooth. The experimental results show that, for images with different noise levels, the segmentation method is obviously better than that of without fusion image segmentation. Keywords: image fusion,; intelligent segmentation; heat balance; image science 目 录 要 V Abstract VI 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 1 绪论 1.1 数字图像处理技术 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随