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线状纹理的灰度量化识别方法研究

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引言

第一章 数字图像处理概述

第二章 灰度图像阈值化方法介绍

第三章 灰度图像的数字化处理方法

第四章 纹理图像的量化处理技术

第五章 灰度纹理图像分析的应用实例

总结与展望

参考文献

致谢

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摘要

图像处理和图形处理一直是计算机技术发展的重要领域,目前对它们的应用已经渗透到了实际生产和生活的许多方面,并产生了巨大的实际效益,其中作为生物识别技术的一种——线性纹理的识别,就得到了广泛的应用,它是基于灰度数字图像的识别技术。图像二值化本身也是数字图像处理中重要的基本问题,其处理效果的好坏对以后的识别效果以及数据分析都有相当大的影响。本文概述了灰度图像阈值化方法,并对全局阈值化、局部动态阈值化等方法的优点和缺点进行评价。尤其针对灰度变化比较复杂的纹理图像,提出了一种基于方向图的动态阈值二值化算法,该方法充分利用了纹理图像本身方向和灰度变化的特点,在保证纹理特征基本不丢失的情况下,直接从纹理源图像中得到二值化图像,并在实验中取得了比较理想的效果。本论文还重点详细介绍了灰度图像有关的数字化处理方法,例如:灰度直方图、灰度均衡、灰度的线性变换、灰度的阈值变换及窗口变换,并以图例方法清晰地介绍了用VisualC++6.0制作的灰度数字图像处理分析软件。

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