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基于灰度及形态特征融合的Micro-CT图像纤维束识别方法研究
摘要
微CT图像广泛应用于纤维束的非侵入性检测和识别。本研究提出了一种基于灰度及形态特征融合的Micro-CT图像纤维束识别方法。首先，使用图像分割技术提取图像中的纤维束区域。然后，通过计算灰度特征和形态特征，并结合主成分分析进行特征提取。最后，使用支持向量机分类器对纤维束进行识别。实验结果表明，所提出的方法在纤维束识别方面具有较好的性能。
1.引言
微CT（Micro-ComputedTomography）技术是一种非侵入性的三维成像技术，广泛应用于纤维束的检测和识别。纤维束在材料科学、生物学和医学领域有重要的应用，因此纤维束识别是一个具有挑战性的问题。
2.方法
2.1图像预处理
Micro-CT图像通常存在噪声和不均匀性，因此需要进行预处理以提高图像质量。本研究采用中值滤波器对图像进行平滑处理，并使用直方图均衡化技术增强图像的对比度。
2.2纤维束区域提取
为了提取图像中的纤维束区域，本研究使用了基于阈值分割的方法。首先，根据图像的直方图，确定一个合适的阈值。然后，将图像二值化，得到纤维束的二值图像。最后，通过连通域分析，提取纤维束区域。
2.3特征提取
本研究提取了两类特征：灰度特征和形态特征。灰度特征包括纤维束的平均灰度、方差和能量等。形态特征包括纤维束的长度、面积和方向等。为了降低特征的维度，本研究采用了主成分分析进行特征提取。
2.4分类器设计
本研究使用支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为分类器。SVM是一种常用的机器学习算法，能够有效地处理高维数据。
3.实验结果与分析
本实验使用了一组Micro-CT图像进行验证。通过交叉验证的方法评估了所提出方法的性能。实验结果表明，所提出方法在纤维束识别方面具有较好的性能。
4.结论
本研究提出了一种基于灰度及形态特征融合的Micro-CT图像纤维束识别方法。实验结果表明，所提出的方法在纤维束识别方面具有较好的性能。这种方法可以为纤维束的自动化检测和识别提供参考。
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