【基于圖像的零件數(shù)量統(tǒng)計的分割算法分析8500字（論文）】

總結(jié)本文概括了圖像分割的發(fā)展現(xiàn)狀，介紹了傳統(tǒng)的圖像分割方法和原理。闡述了分水嶺算法的原理及其特點。用數(shù)字圖像處理技術(shù)進行零件的統(tǒng)計。在算法的過程中，采用了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來解決許多問題。由于實際情況的復(fù)雜性和算法本身的理論局限性，在次數(shù)上，這種方法的結(jié)果將是錯誤的。本文所采用的方法在很大程度上減少了過分割現(xiàn)象中的分割區(qū)域，分離出了部分圖像，達到了圖像分割的目的。但是，從結(jié)果圖像中可以看出，本文所用的方法只提取了部分的圖像而沒有提取出全部的圖像，分割的結(jié)果沒有達到預(yù)期的效果，方法還有待改進。在本文中，大量的圖像被用來驗證算法。結(jié)果表明，該算法可以更準(zhǔn)確的情況下，少數(shù)情況下。最大困難是如何解決重復(fù)計數(shù)的問題，為了解決這個問題，最重要的是做背景，本文對復(fù)雜目標(biāo)檢測的各種算法的研究，提出了從前面幾個步驟可以減少這種可能。對于前面的步驟沒有去除干擾，在計數(shù)階段，我們利用面積閉值法進行了非零件面積的剔除，取得了良好的效果。參考文獻[1]楊蜀秦,何東健,寧紀(jì)鋒.一種基于分水嶺的連接米粒自動分割算法[J].光子學(xué)報.2014(10)[2]于俊義.血液硬幣的圖像閾值分割方法[J].甘肅科技.2015(12)[3]瞿中.基于改進的最大類間方差算法的圖像分割研究[J].計算機科學(xué).2016(05)[4]焦玉斌,徐艷蕾,陳喜龍.圖像分割研究綜述[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報.2015(13)[5]馮新宇,方偉林,楊棟.基于中值濾波與Sobel、Canny算子的圖像邊緣檢測研究[J].黑龍江水專學(xué)報.2016(01)[6]劉森.基于分水嶺算法的醫(yī)學(xué)圖像分割[J].電腦與電信.2015(01)[7]曾偉,袁寶峰,朱桂斌.基于模糊最大類間方差的圖像分割算法[J].實驗科學(xué)與技術(shù).2015(06)[8]鐘昌樂,王博.基于WIA的圖像采集接口技術(shù)的應(yīng)用[J].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).2015(09)[9]郭臻,陳遠知.圖像閾值分割算法研究[J].中國傳媒大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版).2016(02)[10]蔡桂艷.距離變換和分水嶺分割的粘連人群分割算法[J].欽州學(xué)院學(xué)報.2015(03)[11]王學(xué)民,張磊,王明時.圖像處理技術(shù)在赤潮生物自動識別中的應(yīng)用[J].計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報.2014(02)[12]匡芳君，徐蔚鴻，王艷華.基于改進分水嶺算法的粘連大米圖像分割[J].糧食與飼料工業(yè).2014(08)[13]劉森.基于分水嶺算法的醫(yī)學(xué)圖像分割[J].電腦與電信.2016(01)[14]姬寶金，呂建平.基于梯度重建與形態(tài)學(xué)分水嶺算法的圖像分割[J].通信技術(shù).2016(05)[15]王國權(quán)，周小紅，蔚立磊.基于分水嶺算法的圖像分割方法研究[J].計算機仿真.2