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一种基于显微图像的纤维细度测量方法，其特征在于从带有气泡和杂质的显微图像中提取多个独立的纤维目标，并完成针对所有纤维的细度测量；具体测量过程包括以下4个步骤：(1)图像采集：从装配有CCD和CMOS目镜的显微镜视场中摄取纤维切片；(2)图像分割：对摄取的图像进行分割，从带有气泡和杂质的背景中分离出所有目标纤维；(3)纤维定位：在分割图像的基础上完成对图像中所有纤维个体的识别与定位；(4)纤维细度计算：计算所有被定位纤维的细度，并输出结果；所述的步骤(2)中的图像分割的具体步骤是：2.1将采集图像转换为灰度图像，使用半径尺寸d＝10的滤波窗口，先后执行中值滤波I＝M(I[Wi])+M(I[Wi+1]‑I[Wi])和两次差分滤波I＝F1(I[r]‑I[r‑d])，I＝F2(I[r]‑I[r‑d])，其中I表示被操作图像的像素集合，M代表中值函数，W表示滤波窗口；I[Wi+1]和I[Wi]分别表达图像中两个相邻窗口的像素集合，r表示当前处理像素在图像中的行索引，F1和F2分别表示低通均匀滤波函数和单阈值滤波两个像素操作函数，针对图像的滤波操作顺序均为从左到右，从上至下，这一步将突出图像的边缘特征，并初步去除背景中微小的杂质；2.2进行低值滤波操作I＝Min(I[Wi])，其中Min表示低值滤波函数，I[Wi]表示当前操作滤波窗口中的像素集合；为尽量避免删除图像中表达目标物体的有效区域，本步骤所用滤波窗口尺寸d设定为上一步滤波窗口大小的1/2；大部分的前景在这一步都可以被有效的分离出来；2.3根据步骤2.2中采用的滤波窗口尺寸进行差分滤波，分别采用I＝F3(I)，I＝F4(I)，I＝F5(I)三个固定函数对图像像素进行变换，其中I表示被操作的图像像素集合，F3，F4和F5分别表示低通均匀滤波、高通均匀滤波和图像翻转3个像素操作函数；这个步骤进一步去除了图像中的杂质，将背景和目标完全分离；所述的步骤(3)中的纤维定位的操作是以所述步骤(2)的图像分割结果为基础，针对图像每个像素数据生成离散网格方阵；选取位于图像背景中一个点，以此点为圆心，在生成的圆周轮廓上搜索是否存在8个与纤维相交的特征点，如存在这样的特征点，则再次生成一个新的点进行测试，如否，则确定位于纤维轮廓之外，则以此点所在网格为初始点；搜索圆形路径的半径由纤维轮廓特征模板设置的纤维宽度最大阈值和放大倍率的乘积确定，设置初始点时间T(i0，j0)＝0，其它网格T(i，j)＝∝；其中i、j分别表示当前网格在整个方阵中的x、y坐标，i0、j0表达初始点坐标；从初始点出发，应用Fast Marching方法进行扩展，扩展速度为扩展锋面像素点与相邻像素差值的倒数。 |
