【摘 要】
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基于图像处理与识别技术的目标检测与分析系统目前在很多方面得到了广泛的应用，如指纹识别、汉字识别和生物医学细胞识别等。这些系统的基本过程包括图像预处理、目标参数提取
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基于图像处理与识别技术的目标检测与分析系统目前在很多方面得到了广泛的应用，如指纹识别、汉字识别和生物医学细胞识别等。这些系统的基本过程包括图像预处理、目标参数提取、目标识别与分析等，基于这些领域的成功应用，同时考虑到目前我国对纺织纤维主要采用效率低下的以人工方式为主的识别与分析方法，本课题主要研究基于纤维图像的计算机自动识别与分析系统，并将该系统的应用范围建立在适应网络发展基础上--采用B/S结构的多层分布式计算系统，它方便实现了资源的共享，扩展了应用范围。
通过分析课题的实际需求和应用背景，论文首先介绍了系统所采用的B/S架构模式和基于最新的VS.NET开发工具，并分析了.NET平台下的三层系统中各层的实现方法。为平衡效率和系统兼容性，算法逻辑部分采用非托管C++类来实现，并用托管类公开非托管类的功能，使其能为任何.NET兼容的程序设计语言所调用。为减少运算冗余，将中间计算结果暂存到XML中以便后续计算，它与SQL Server共同组成了系统的数据库层。
针对课题的研究目标--纤维切片图像，论文重点研究了图像预处理算法，主要包括二值化，种子填充，标识和噪声去除等，在此基础上给出了任意形状物体满足RST不变性的特征参数提取算法。为减少存储冗余和计算量，论文提出采用改进的方向链码结构来保存目标纤维的内外边缘像素；根据链码值和像素间距离组成的序列点进行插值、平滑、拟合后得到链码的曲线描述，该曲线在目标识别和特征参数分析中的良好效果体现了方向链码的又一重要应用。
根据研究对象的本身特征，将它们分为天然棉麻纤维和人工合成异形纤维，通过大量纤维图像特征参数分析统计，采用简单分类决策法初步实现了各种目标对象的有效识别。在识别基础上，重新测量了各种纤维的不同参数指标，基于目标对象的参数统计结果通过浏览器方式提交给远程登陆用户。在系统基本实现基础上，论文最后对其性能做了简要分析。
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