SEM纤维材料图像的特征凹点定位与区域分割关键技术

本文主要探讨了针对纤维材料图像目标粘连点定位与分割的方法，发表在2008年南京理工大学学报(自然科学版)第32卷第1期。研究背景是扫描电子显微镜获取的图像，这类图像通常具有目标孔洞粘连严重、重叠度高以及色彩信息相对较弱的特点。为了处理这些复杂性，作者采用了独特的技术路径。 首先，作者对图像中的亮度分量（V分量）进行了深入分析。亮度分量在图像处理中占有重要地位，因为它能反映物体的基本色调和对比度。通过运用方向链码，作者利用链码可以有效地表示曲线率的特性。链码是一种编码方式，它能够将图像中的曲线转化为一串数字序列，这有助于捕捉到图像中的细微变化，如粘连点周围的边缘和形状。 在获取到链码后，通过计算链码差，研究人员能够提取出目标粘连处的特征凹点。这些凹点代表了图像中可能存在的孔洞或连接点，它们的定位对于后续的分析至关重要。凹点的选择不仅基于其本身的特征，还考虑了它们之间的相互关系，特别是通过检测凹点的局部曲率，采用的是局部曲率最大的原则进行筛选。这种策略确保了选取的是最具区分性的凹点，有助于准确地定位目标区域。 定位了凹点之后，作者进一步实现了对这些凹点的精确定位，并在此基础上实现了目标区域的成功分割。区域分割是图像处理中的关键步骤，它有助于分离不同的物体或结构，便于后续的分析和识别。通过这种方法，作者解决了后续参数提取过程中的关键难题，即如何有效地从复杂的图像背景中提取出目标特征。 这项研究结合了亮度分量分析、方向链码技术和凹点定位策略，为纤维材料图像的处理提供了一种有效的手段，这对于材料科学、工业检测等领域具有实际应用价值。关键词包括“材料图像”、“链码”、“凹点定位”和“区域分割”，这些概念是整个研究的核心，展示了作者在图像处理领域的专业知识和技能。