基于距离变换剥离的黏连纤维图像分离算法

针对形状不规则、黏连严重的天然纤维分离算法进行研究.基于距离变换的剥离算法和加权距离变换算法的分析,提出一种基于八四邻域外轮廓的剥离算法.该算法以基于距离变换的剥离算法为基础,经加权距离变换演变,分离效果接近基于距离变换的剥离算法,降低了算法的时间复杂度.算法从黏连纤维的外轮廓开始剥离,给出求分离点的方法,进而分离黏连纤维,剥离过程中外轮廓失真较小,能准确地分离黏连纤维.实验结果表明,算法的结果有效且理想.

异形纤维的多尺度形状描述方法

为了实现异形纤维形态定量描述,对图形的几何特性及边界描述方法进行讨论,对图形的几何特征进行计算,并应用于异形纤维形态识别和黏连判断.在图像的闭合边界上顺序选择平均分布的三点作为顶点组成三角形,并计算三角形的面积.通过改变顶点间的分布(称为步长),计算对应三角形面积表示(TAR)值.三角形三条边的绕行方向决定了三角形面积值的正负.TARN和TARP分别表示TAR负值面积和正值面积,用于表征图形边界的凹凸特性.边沿上凹点的大小由TARN的长度测量,纤维的黏连度由不同步长的TARP或者TARN之间的关系检测.实验结果表明该方法能有效地自动识别异形纤维形态,并通过正常纤维以及黏连纤维的特征参数分布区间进行黏连判断.