基于边界跟踪测量麻纤维横截面参数的算法研究与应用

针对在同一纤维横截面图像中难以同时测量多根纤维参数的问题,提出了一种基于边界跟踪测量麻纤维横截面参数的算法。首先利用边缘提取算法提取麻纤维的边缘,通过修改边缘提取算法的敏感度阈值获取合适的边缘检测图像,然后采用边界跟踪算法对边缘检测图像中的麻纤维进行识别和标记,利用循环标记出图像中所有的麻纤维并保存边界跟踪的路径点坐标,最后利用算法测量麻纤维的周长、面积和圆度。实验结果表明:该方法能够同时测量多根麻纤维的横截面参数;根据用于测试的标准圆的数据可知,本算法测得的麻纤维的周长偏差大约为3%,面积偏差大约为4%,数据误差较小。     

基于多特征融合图像分析技术的羊毛与羊绒鉴别

为快速准确地鉴别羊毛与羊绒,提出一种基于多特征融合的鉴别方法。首先利用光学显微镜及数码相机对羊毛与羊绒纤维进行图像采集,然后分别采用2种类型的预处理操作得到单根纤维图像与去除背景的纤维二值图像;其次通过灰度共生矩阵算法提取第1类预处理后羊毛与羊绒纤维图像的纹理特征参数,基于中轴线算法提取第2类预处理后纤维图像的直径形态特征参数;最后将纹理及形态特征参数融合成多维数组并通过K均值算法进行聚类识别。实验结果显示,与传统利用单一纤维特征提取算法进行识别的方法相比,该算法平均识别率可达到95.25%,识别率较高,可用于羊毛与羊绒纤维的自动分类识别。