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總結本文概括了圖像分割的發(fā)展現(xiàn)狀,介紹了傳統(tǒng)的圖像分割方法和原理。闡述了分水嶺算法的原理及其特點。用數(shù)字圖像處理技術進行零件的統(tǒng)計。在算法的過程中,采用了數(shù)學形態(tài)學來解決許多問題。由于實際情況的復雜性和算法本身的理論局限性,在次數(shù)上,這種方法的結果將是錯誤的。本文所采用的方法在很大程度上減少了過分割現(xiàn)象中的分割區(qū)域,分離出了部分圖像,達到了圖像分割的目的。但是,從結果圖像中可以看出,本文所用的方法只提取了部分的圖像而沒有提取出全部的圖像,分割的結果沒有達到預期的效果,方法還有待改進。在本文中,大量的圖像被用來驗證算法。結果表明,該算法可以更準確的情況下,少數(shù)情況下。最大困難是如何解決重復計數(shù)的問題,為了解決這個問題,最重要的是做背景,本文對復雜目標檢測的各種算法的研究,提出了從前面幾個步驟可以減少這種可能。對于前面的步驟沒有去除干擾,在計數(shù)階段,我們利用面積閉值法進行了非零件面積的剔除,取得了良好的效果。參考文獻[1]楊蜀秦,何東健,寧紀鋒.一種基于分水嶺的連接米粒自動分割算法[J].光子學報.2014(10)[2]于俊義.血液硬幣的圖像閾值分割方法[J].甘肅科技.2015(12)[3]瞿中.基于改進的最大類間方差算法的圖像分割研究[J].計算機科學.2016(05)[4]焦玉斌,徐艷蕾,陳喜龍.圖像分割研究綜述[J].科技創(chuàng)新導報.2015(13)[5]馮新宇,方偉林,楊棟.基于中值濾波與Sobel、Canny算子的圖像邊緣檢測研究[J].黑龍江水專學報.2016(01)[6]劉森.基于分水嶺算法的醫(yī)學圖像分割[J].電腦與電信.2015(01)[7]曾偉,袁寶峰,朱桂斌.基于模糊最大類間方差的圖像分割算法[J].實驗科學與技術.2015(06)[8]鐘昌樂,王博.基于WIA的圖像采集接口技術的應用[J].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版).2015(09)[9]郭臻,陳遠知.圖像閾值分割算法研究[J].中國傳媒大學學報(自然科學版).2016(02)[10]蔡桂艷.距離變換和分水嶺分割的粘連人群分割算法[J].欽州學院學報.2015(03)[11]王學民,張磊,王明時.圖像處理技術在赤潮生物自動識別中的應用[J].計算機輔助設計與圖形學學報.2014(02)[12]匡芳君,徐蔚鴻,王艷華.基于改進分水嶺算法的粘連大米圖像分割[J].糧食與飼料工業(yè).2014(08)[13]劉森.基于分水嶺算法的醫(yī)學圖像分割[J].電腦與電信.2016(01)[14]姬寶金,呂建平.基于梯度重建與形態(tài)學分水嶺算法的圖像分割[J].通信技術.2016(05)[15]王國權,周小紅,蔚立磊.基于分水嶺算法的圖像分割方法研究[J].計算機仿真.2

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