根报匕违对比分析不难看出汝呀琐用-般的单闭值分割算法可以将聚氨酯密封胶整体区域和背景分割开，而使用双阐值分割算法可以将聚氨酯密封胶唇口区域单独分割出来，但提二者都无法赵探J单独分割出裂黔娜自区域图像的目的。因此，本文提出了将双闭值分割算法和形态学细化算法配合使用的新思路滩舞酬功口何从复杂聚氨酯密封胶图像中分割出裂缝区域问题。基本步骤是:利用前面介绍的双闭值分割算法对聚氨酯密封胶灰度图像分别进行两次图像分割，得到聚氨酯密封胶唇口区域二值图像和包含聚氨酯密封胶外缘、内沿口和裂缝的二值图像，其中，使用迭代法来确定阂值。
对经过形态学滤波处理的唇口区域二值图像执行细化算法，从而得到聚氨酯密封胶唇口区域的骨架图像。以聚氨酯密封胶唇口区域的骨架为边界，最终从包含聚氨酯密封胶外缘、内沿口和裂缝的二值图像中得到包含聚氨酯密封胶内沿口和裂缝的二值图像。骨架图像分枝的提取本文所设计的唇口区域定位算法和裂缝区域定位算法中，均需要对细化后二值骨架图像中封闭环上的分枝进行检测和存储，否则将会导致后续的操作无法正常执行。因此，提取骨架图像分枝的算法就显得尤为重要了，该骨架图像分枝提取算法的设计思想借鉴了经典细化算法所使用的模板匹配方法。首先确定出3种基本模板，然后以此为基础又变换出13种模板，再利用这16种模板(图7(b))去匹配和检测图像骨架中分枝的末端点，记录其坐标位置并从图像中删除该点，对图像反复进行上述操作，直到迭代收敛为止。P表示模板中心点;"1”表示目标骨架图像上的点;0表示背景图像上的点;“*”表示既可以是骨架图像上的点，也可以是背景图像上的点。http://www.sdyuantai.net/
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