纸浆纤维的图像分割与识别方法分析

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1、第1章绪论度；图像的边缘检测是图像识别中的关键步骤，常用于图像匹配与识别中，边缘的正确提取与否，将对原始场景中真实物体的正确描述产生影响。数字图像处理技术与造纸工业结合，得到了广泛的关注和研究。造纸用纸浆纤维的形态参数，除了常用的纤维长度及其分布外，还有纤维的卷曲、扭结、纤维粗度和纤维强度。纸浆纤维的形态参数对于成纸性能有重要的影响，实现纸浆纤维形态参数的自动检测对于准确快速地了解纤维形态，进而全面了解纤维形态对成纸性能的影响，最终提高成纸性能都具有广阔的研究及应用前景。为了准确测量纤维的各形态参数，必须首先提取纤维的几何特征，其中关键问题之一是实现交叉纤维的分割与识别【l】。本课题是以

2、纸浆纤维的图像处理与特征提取以及交叉纤维的识别为背景对上述问题展开讨论和研究的。1．2课题研究现状与进展纸浆纤维特征的有效测量将直接关系到成品纸的质量。纸张的质量与纤维的性能密切相关，因此准确测取纤维的重要参数如长度、宽度以及弯曲特征等对生产高品质纸张变得越来越重要。纸浆纤维长度是评价造纸植物纤维原料和纸浆质量的重要指标之一，纤维长度与纤维结合力是影响纸张物理性能的关键因素。纤维长度对纸张撕裂度的影响最大，纤维长度也影响纸张的耐折度和弹塑性等指标。纸浆纤维粗度的大小将影响纤维柔软性、结合力和纸张表面强度，还影响到纸页的渗透性、透气度和平滑度。纤维粗度大的纸页渗透性大，平滑度小，而这些指标

3、都影响到纸页的外观和印刷质量。纸浆纤维的形态参数对于成纸性能有重要的影响，实现纸浆纤维形态参数的自动检测对于准确快速地了解纤维形态，进而全面了解纤维形态对成纸性能的影响，最终提高成纸性能都具有广阔的研究及应用前景。造纸工业发达的国家如美国、日本、芬兰和挪威等，已经对数字图像处理技术与浆料纤维的分析进行了较深入的研究，其中有的在这一领域的技术已经产品化，如美国的纤维长度照影仪，芬兰的纤维形态分析仪，加拿大的纤维质量分析仪等。现阶段，国内造纸企业对纸浆纤维形态参数的检测大多依赖于进口设备，其价格的昂贵和技术的保密以及由此产生的维修困难往往给国内造纸企业带来诸多不便。如果我们能在这方面实现突破

4、，填补这一国内空白，不仅具有重要的理论创新意义，而且具有广阔的市场应用前景。现在国内外专门从事纸浆纤维检测的学者比较少，英国曼彻斯特理工大学的Clay与Wilkin(1986)禾1J用图像处理方法测量纸浆纤维的长度、粗糙度和卷曲度。他们在摄像机的前面加载了一个显微镜头，然后将纸浆纤维染色制备载玻片置于2山东轻工业学院硕上学位论文摄像头前，通过简单的图像算法对采集的纤维图像提取特征。他们的这种方法简单易行，但是测量精度较低，而且只能局限于实验室。国内的华南理工大学造纸工程国家重点实验室和天津科技大学纸浆与造纸学院也开始利用图像处理技术进行纸浆纤维与絮聚物的检测，但同Clay一样，由于不是专

5、业的图像处理研究机构，所以他们的研究仅限于最简单、最基本的图像处理算法，不能解决纸浆纤维真正意义上的检测与特征提取。国内外的一个发展趋势是逐步开发、引进智能化系统，把实验室产品转换为工厂的在线测控系统【2】。当今由于信息技术的日新月异，图像采集方式越来越简单，计算机处理速度越来越快，加上数字图像处理技术和数字图像检测理论的逐步发展，因此，采用数字图像技术对纸浆纤维图像进行处理在理论上是可行的。1．3论文的主要工作目前对线状目标图像特征提取与识别方法的研究已经深入到很多领域，而图像分割的方法也不拘一格，有些方法具有一定的实用价值，但在分割方法的效率、精度、通用性和抗干扰能力等方面还有很多的

6、工作要做。根据查阅资料的情况，由于国内没有纸浆纤维形态参数的检测研究成果和国外相关技术的保密，所以在本课题的研究中，我们借鉴了数字图像处理在一般线状目标特征提取和识别中的应用情况，从中寻找一些有益的启发；因此本文结合国内外的发展现状，对纸浆纤维的图像分割与识别方法进行了深入的探讨。本论文的主要内容如下：第一章绪论介绍了纸浆纤维形态参数检测的研究背景及研究意义，并分析了国内外在这方面的发展现状。第二章介绍了一般线状目标特征提取的常用方法，主要有基于边缘检测的方法、基于曲线跟踪的方法、基于变换的检测方法以及骨架提取法等。第三章详细介绍了Curvelet变换的基本理论和实现方法，并介绍了Cur

7、velet变换在纸浆纤维图像边缘提取中的应用。第四章介绍了常用的图像识别方法，然后结合线状目标的特点，论述了适合线状目标图像的识别方法。然后利用Curvelet变换对纸浆纤维图像进行去噪、增强等预处理，并提取纤维的边缘，结合纤维的骨架线及纤维宽度信息，识别交叉纤维和分叉纤维，验证了该文方法的可行性与有效性。第五章是全文的结论部分，在总结文章研究成果的基础上提出了存在的问题和今后的研究方向。3第2章线状目标特征提取的一般方法所谓线特征