根報(bào)匕違對(duì)比分析不難看出汝呀瑣用-般的單閉值分割算法可以將聚氨酯密封膠整體區(qū)域和背景分割開(kāi)，而使用雙闡值分割算法可以將聚氨酯密封膠唇口區(qū)域單獨(dú)分割出來(lái)，但提二者都無(wú)法趙探J單獨(dú)分割出裂黔娜自區(qū)域圖像的目的。因此，本文提出了將雙閉值分割算法和形態(tài)學(xué)細(xì)化算法配合使用的新思路灘舞酬功口何從復(fù)雜聚氨酯密封膠圖像中分割出裂縫區(qū)域問(wèn)題。基本步驟是:利用前面介紹的雙閉值分割算法對(duì)聚氨酯密封膠灰度圖像分別進(jìn)行兩次圖像分割，得到聚氨酯密封膠唇口區(qū)域二值圖像和包含聚氨酯密封膠外緣、內(nèi)沿口和裂縫的二值圖像，其中，使用迭代法來(lái)確定閡值。

        對(duì)經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)濾波處理的唇口區(qū)域二值圖像執(zhí)行細(xì)化算法，從而得到聚氨酯密封膠唇口區(qū)域的骨架圖像。以聚氨酯密封膠唇口區(qū)域的骨架為邊界，最終從包含聚氨酯密封膠外緣、內(nèi)沿口和裂縫的二值圖像中得到包含聚氨酯密封膠內(nèi)沿口和裂縫的二值圖像。骨架圖像分枝的提取本文所設(shè)計(jì)的唇口區(qū)域定位算法和裂縫區(qū)域定位算法中，均需要對(duì)細(xì)化后二值骨架圖像中封閉環(huán)上的分枝進(jìn)行檢測(cè)和存儲(chǔ)，否則將會(huì)導(dǎo)致后續(xù)的操作無(wú)法正常執(zhí)行。因此，提取骨架圖像分枝的算法就顯得尤為重要了，該骨架圖像分枝提取算法的設(shè)計(jì)思想借鑒了經(jīng)典細(xì)化算法所使用的模板匹配方法。首先確定出3種基本模板，然后以此為基礎(chǔ)又變換出13種模板，再利用這16種模板(圖7(b))去匹配和檢測(cè)圖像骨架中分枝的末端點(diǎn)，記錄其坐標(biāo)位置并從圖像中刪除該點(diǎn)，對(duì)圖像反復(fù)進(jìn)行上述操作，直到迭代收斂為止。P表示模板中心點(diǎn);"1”表示目標(biāo)骨架圖像上的點(diǎn);0表示背景圖像上的點(diǎn);“*”表示既可以是骨架圖像上的點(diǎn)，也可以是背景圖像上的點(diǎn)。http://m.dcrlegal.com/