关键词：
颗粒检测
图象分割
分水岭
摘要：
在实验土力学中,对沙土在外力冲击、挤压等情况下应力反应的研究具有重要的意义。为了分析受力情况下颗粒结构的变化,研究人员需要跟踪颗粒在外力压迫下的运动轨迹,而颗粒检测则是颗粒跟踪的前提。因此,本文的主要研究内容是针对土力学实验图像中的颗粒检测方法展开的。
颗粒检测是计算机视觉和图像理解领域的热点研究问题,本文首先分析了国内外颗粒检测方法的研究现状及在医学、农业等方面的应用情况,之后,又介绍了本课题组已有的沙粒识别系统和沙粒跟踪系统,以及存在的不足之处。在此基础上,本文改进了其中种子点自动选取方法,并重新设计实现了沙粒检测跟踪系统。本文的主要研究工作如下：
(1)图像预处理,包括设置感兴趣区域ROI(Region Of Interest)、图像灰度化、图像梯度化等。
(2)改进的颗粒检测方法研究,首先,使用经典分水岭算法对图像进行分割,针对其过分割问题,提出了相似区域合并的改进方法；其次,在得到的分割区域中,利用区域内部灰度信息和区域的空间信息自动选取种子点；最后,利用区域与区域间的梯度变化信息修正种子点的选取结果。实验结果表明,本文所采用方法可以取得较好的颗粒检测效果。
(3)将原有的沙粒识别和沙粒跟踪两个系统集成到一起,实现了完整的颗粒检测跟踪系统,包括图像预处理、颗粒检测、跟踪以及颗粒运动路线绘制等功能。
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