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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:廖碧賢
研究生(外文):Bih-Shyan Liaw
論文名稱:含雜訊之線狀影像的骨幹擷取
論文名稱(外文):Skeleton Extraction of Noisy Line-Shaped Images
指導教授:陳稔陳稔引用關係
指導教授(外文):Zen Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:雜訊二值影像線狀影像骨幹擷取
外文關鍵詞:NoiseBinary ImageLine-Shaped ImagesSkeleton Extraction
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線狀二值影像的骨幹能反映物體的顯著幾何形狀,對於物體構形的描述、
辨認與儲存,具有很大價值。然而,影像難免會被雜訊干擾,其所造成的
問題,主要有破洞、邊界扭曲、斷裂、碰撞等。這些問題不易克服,致使
所得骨幹巳嚴重變形,無法再顯現物體原本的形狀。本文將分析前述各項
問題,並採用硬體方式做前置處理的大量計算,以節省執行時間;對於前
置處理所得的結果,再做高階的軟體處理。我們將這些處理實際應用到多
種影像資料,以測試處理效果是否符合預期目標,依所獲得的成果研判,
絕大多數都能得到不錯的結果。
The prominent structural shape of a line-shaped binary object
image is generally kept in the skeleton of the image. This
skeleton can be very valuable to the object description,
recognition and memory storage, etc. However, the inevitable
noise arising during the imaging and processing
processes creates small holes, rough edges, gaps, and
accidental touching, etc. These factors lead to the serious
distortion of the skeleton that no longer preserves the
true shape of the object. It becomes very desirable to solve
these problems. In this thesis, the foregoing problems caused
by image noise will be handled in two ways. First of
all, preprocessing operations such as removing accidental
touching or holes and smoothing the boundary will be
implemented in hardware. The thinning operation is also
implemented in hardware. As for the high-level operations of
connecting two broken lines, breaking-up lines meeting at the
fork points or bridge points, they will be solved by software
techniques. We test our hardware and softaware methods with
real images. The computer simulations show satisfactory
results that almost live up to our requirements and
expectations set up at outset.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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