【摘 要】
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在工业包装、生物医学、安全检测等领域,越来越需要利用数字图像技术识别目标、对目标分类和统计计数,根据从图像中得到的信息来保证包装质量、记录体细胞组成以及实现监控等
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在工业包装、生物医学、安全检测等领域,越来越需要利用数字图像技术识别目标、对目标分类和统计计数,根据从图像中得到的信息来保证包装质量、记录体细胞组成以及实现监控等任务.随着计算机的发展和人类对于视觉、图像等认知的深入,将数字图像技术将会有更多的实际应用.论文分析了数字图像处理技术的基础理论和算法,提出了基于特征区域灰度值分析法、采样矩形中的差影法和全局差影法对整幅图进行处理三种方法,分析由数码相机采集的图像的特征,根据分析结果对图像分别进行灰度化、边缘检测、二值化、差影等处理,对特定条件下的目标进行统计计数.论文中详细分析了三种方法的适用条件、复杂程序以及统计精度.对每种方法所依据的图像处理理论和算子、算法进行了阐述,并对每个方法进行了实验验证.其中方法1(基于特征区域灰度值)算法简单,但抗干扰能力不高;方法2(采样矩形中的差影法)能较好的实现计数目的,但要求目标规则分布在背景之中;方法3(全局差影法)在算法上摆脱了对目标和背景的依赖,同时又能满足较好的抗干扰能力,因此是三种方法中的最优一种,课题在最终的实验中,经过反复对比,也证实了方法3种的确优于方法1和方法2,并在实际应用中使用方法3来进行目标计数.论文对比分析了实验结果,指出了所使用方法的优缺点,工作量以及方法在实施过程中所要严格遵守的限制条件.
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