（定稿）昌黎县海棠宾馆装修改造工程项目立项申报材料6

图像分割子程序流程如下图图像分割子程序流程图阈值分割程序桌面求出图像大小求出图像中最大的灰度最小的灰度开始读取图片转化为灰度图像求取最佳阈值阈值分割图像结束赋初值为最大值和最小值的平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数的平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数转化为灰度图片分别对进行中值滤波，最后相加统大小的模板默认为利用函数得到分割方法的灰度阈值得到二值图像伪色彩处理致谢本文是在王培昌老师的精心指导下完成的，从课题的选择到论文完成的整个过程，无不倾注王培昌老师的心血与细心指点。

正是因为他的悉心指导和辛勤劳动，才使我的毕业设计和毕业论文得以顺利的完成他渊博的学识严谨的科学态度敬业的工作精神，以及正直宽容的人格魅力都给我留下了很深的印象，对我将来的工作学习和生活都有非常深刻的影响。

我要向他致以衷心的感谢和深深的敬意。

此外，在机电学院多年的学习中，得到了许多老师和同学的帮助，在此向他们表示我真诚的感谢，最后，我要深深感谢我的父母，他们为我的学习和生活付出了巨大的心血，他们的无私付出和奉献，给我巨大的动力，深深感谢他们对我的关心和支持。

利用函数得到分割方法的灰度阈值，运行结果如图图图像分割后与原图比较彩色处理由于得到的图片是二值图片不容易和原图对比，最好转化为彩色图片。

处理后得到本文的最终结果如图图最终图结论本文设计内容是图像处理，解决的主要问题是激光图像背景噪音的去除，本文包括图像转换中值去噪图像分割伪色彩处理几个主要部分。

关于图像背景去噪，通过分析编写了中值去噪和图像分割的程序，图像分割的程序包括图像的二值化子程序阈值最优选取子程序。

实验结果表明通过观察图的图像，本设计成功并且去除掉图中背景的噪音，证明本文在图像去噪中的有效性和实用性。

通过运用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，编写了去除噪音的子程序。

通过对比图，利用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，完成了事先的设想。

通过多幅图像的实验，结果表明，大部分图像并不能通过利用图像分割完全去除大的噪音，但是本设计可以快速并且准确去除掉图中的小噪音。

本设计完全可以应用到图像处理中。

与此同时，本论文所在的研究工作仍然存在着许多缺陷有待进步的完善。

参考文献郝文化，田蕾图形图像处理应用教程北京中国水利水电出版社，王家文，王皓，刘海编程基础北京机械工业出版社，章毓晋，图像工程图像处理和分析北京清华大学出版社，夏良正，数字图像处理，南京东南大学出版社，，戴得德，强噪声条件下激光光斑图像预处理方法研究计算机应用党丽萍，变背景条带状激光光斑边界的提点链接法，由图像梯度图中个边缘点出发，依次搜索并连接相邻边缘点从而逐步检测出边界的方法。

哈夫变换法是利用图像全局特性而直接检测目标轮廓的种常见的方法，该方法的主要优点是受噪声和曲线间断的影响较小。

区域提取方法区域提取法有两种基本形式种是从单个象素出发，逐渐合并以形成所需的分割区域另种是从全图出发，逐渐分裂切割至所需的分割区域。

在实际中使用的通常是这两种基本形式的结合。

根据以上两种基本形式，区域提取法可以分为区域生长法和分裂合并法。

区域生长法的基本思想是将具有相似性质的象素合起来构成区域，具体做法是选给定图像中要分割的目标物体内的个小块或者说种子区域，再在种子区域的基础上不断将其周围的象素点以定的规则加入其中，达到最终将代表该物体的所有象素点结合成个区域的目的。

该方法的关键是要选择合适的生长或相似准则。

生长准则般可分为三种基于区域灰度差准则基于区域内灰度分布统计性质准则和基于区域形状准则。

分裂合并法是先将图像分割成很多的致性较强的小区域，再按事实上的规则将小区域融合成大区域，达到分割图像的目的。

区域提取法的缺点是往往会造成过度分割，即将图像分割成过多的区域。

因此，近年来针对这种方法的研究较少。

不过，还是有些新的算法出现，如王广君等人提出的基于四叉树结构的图像分割方法，将区域增长和人工智能结合起来，使分割速度大大提高，算法同时能得到图像目标大小目标灰度目标个数目标边界等。

该方法对多目标图像分割有更好的适应性。

刘宁宁等提出的基于代理机模型的交互式图像分割方法，代理机是完成特定功能的模块，通过控制界面和汇报界面实现与操作者的交互该方法特别适合医学图像分割。

钱晓峰等人提出的种逆时针追踪轮廓线的彩色图像区域分割算法，其基本思想是按逆时针顺序追踪轮廓线，在追踪过程中避免了象素点的行政管理判断，采用回溯搜索解决奇点问题，从而保证追踪过程的连续性和正确性。

王楠等人提出的种改进的彩色图像区域分割方法，充分利用彩色图像的颜色信息，采用灰图像和彩色信息分别处理的方法，根据图像具体的彩色信息进行了自适应分割。

魏宝刚等人提出的基于区域生长法的多颜色空间，多度量准则的聚类算法和零碎区域的全并算法，使多颜色空间上的交互式图像分割取得了很好的效果。

提出的基于设定值地图的区域生长方法等。

本文主要采用阈值分割方法。

阈值分割阈值分割方法的历史可追溯到近年前，现已提出了大量算法。

对灰度图像的取阈值分割就是先确定个处于图像灰度取值范围之中的灰度阈值，然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的象素分为两类。

这两类象素般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。

从该方法中可以看出，确定个最优阈值是分割的关键。

现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。

阈值分割方法根据图像本身的特点，可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法也可分为基于象素值的阈值分割方法基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位置的阈值分割方法。

若根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法最大类取方计防火规范第条规定每个水泵接合器的流量应按计算。

本建筑室内消防设计水量为，故设套水泵接合器，型号为。

减压孔板为防止低层喷头的流量大于高层喷头的流量，设计中应采用减压孔板技术措施以均衡各层管道的流量。

各层喷头的剩余水头按下式计算其中，喷洒泵的扬程水池最低水位至计算层消火栓栓口的垂直高度所要求的静水压力水池至计算层消火栓的管路沿程水头损失和局部水头损失之和喷头的工作压力水池最低水位到层喷头的垂直高度为消防消防水池到层的喷淋管道的沿程和局部水头损失之和层出水管处的剩余水压层出水管处的的剩余水压等于层出水管处的剩余水压层高层的消防竖管沿程水头损失之和。

钢管，层的，查水力坡降，则层出水管处的的剩余水压等于层出水管处的剩余水压层高层的消防竖管沿程水头损失之和。

层的，查水力坡降，则同理，计算出从层的出水管处剩余水压，将计算结果列于下表。

从表中看出层水枪造成充实水柱所需的水压按下式计算与水枪喷口直径有关的系数实验系数充实水柱长度，水枪喷嘴射流量水流特性系数，当水枪口径时，满足要求，故水枪喷射流量为。

④水龙带沿程水头损失水龙带采用麻质水带，当直径为时，水龙带沿程水头损失水龙带的阻力系数水龙带水头损失最不利层消火栓出口所需水压消防给水管道水力计算根据规范，该建筑发生火灾时需支水枪同时工作，最不利消防立管水枪数为支，相邻消防立管水枪为支从是理论上讲，层消火栓处压力不同，如层消火栓处压力为层消火栓处压力层高层消防竖管的沿程水头损失，计算出层消火栓水枪射流量比大另外，每根消防立管消防射流量不可能相同，但变化不大，可忽略这些增大因数，支水枪射流量都按取值，则最不利消防立管与相邻消防立管实际流量分别为，消火栓系统实际总流量为立管考虑股水柱作用，采用钢管，考虑该建筑发生火灾时消火栓环状给水管保证同时考虑股水柱作用，采用钢管。

供水系统按枝状管网计算，最不利计算管路。

进行消火栓给水系统水力计算时，按图以枝状管路计算，配管水力计算成果见下表消火栓给水系统配管水力计算表计算管段管段设计秒流量管长管径沿程水头损失总计注局部水头损失按沿程水头损失计为，总水头损失为位度可使塑件尺寸稳定，避免后结晶现象，但是将导致成型周期延长和塑件发脆的缺陷。

随着结晶型聚合物的结晶度的提高，塑件的耐应力开裂性降低，因此降低模具温度是有利的，但对于高粘度的无定型聚合物，由于其耐应力开裂性与塑料的内应力直接相关，因此提高模具温度和充模，减少补料时间是有利的。

提高模具温度可以改善塑件的表面质量。

在注射成形过程中，模具的温度直接影响塑件的成型质量和生产效率，根据塑料的要求，注射到模具内的塑料温度为左右，而从模具中取出塑件的温度约为，温度降低是由于模具通入冷却水，将温度带走了，普通喷头的流量作为间管段流量，依此类推，可计算所有喷头流量管段流量与压力。

当不同方向计算至同点出现不同压力时，按管系特性系数法求低压管的设计流量。

由管系流量总输出处点流量平方及该处点流量所应具有的水压值，求该管系特性系数当该管在另水压作用下，即可由已空间方差法最小误差法与均匀化误差法共生矩阵法最大熵法简单统计法与局部特性法概率松驰法模糊集法特征空间聚类法基于过渡区的阈值选取法等。

图像分割子程序流程如下图图像分割子程序流程图阈值分割程序桌面求出图像大小求出图像中最大的灰度最小的灰度开始读取图片转化为灰度图像求取最佳阈值阈值分割图像结束赋初值为最大值和最小值的平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数的平均值赋初值为计算灰度大于阈值的元素的灰度总值，个数赋值为计算灰度小于阈值的元素的灰度总值，个数赋值新旧阈值的允许接近程度记录几次循环阈值分割最佳算法循环次数转化为灰度图片分别对进行中值滤波，最后相加统大小的模板默认为利用函数得到分割方法的灰度阈值得到二值图像伪色彩处理致谢本文是在王培昌老师的精心指导下完成的，从课题的选择到论文完成的整个过程，无不倾注王培昌老师的心血与细心指点。

正是因为他的悉心指导和辛勤劳动，才使我的毕业设计和毕业论文得以顺利的完成他渊博的学识严谨的科学态度敬业的工作精神，以及正直宽容的人格魅力都给我留下了很深的印象，对我将来的工作学习和生活都有非常深刻的影响。

我要向他致以衷心的感谢和深深的敬意。

此外，在机电学院多年的学习中，得到了许多老师和同学的帮助，在此向他们表示我真诚的感谢，最后，我要深深感谢我的父母，他们为我的学习和生活付出了巨大的心血，他们的无私付出和奉献，给我巨大的动力，深深感谢他们对我的关心和支持。

利用函数得到分割方法的灰度阈值，运行结果如图图图像分割后与原图比较彩色处理由于得到的图片是二值图片不容易和原图对比，最好转化为彩色图片。

处理后得到本文的最终结果如图图最终图结论本文设计内容是图像处理，解决的主要问题是激光图像背景噪音的去除，本文包括图像转换中值去噪图像分割伪色彩处理几个主要部分。

关于图像背景去噪，通过分析编写了中值去噪和图像分割的程序，图像分割的程序包括图像的二值化子程序阈值最优选取子程序。

实验结果表明通过观察图的图像，本设计成功并且去除掉图中背景的噪音，证明本文在图像去噪中的有效性和实用性。

通过运用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，编写了去除噪音的子程序。

通过对比图，利用中值去噪去除小噪音和图像分割去除大噪音方法，完成了事先的设想。

通过多幅图像的实验，结果表明，大部分图像并不能通过利用图像分割完全去除大的噪音，但是本设计可以快速并且准确去除掉图中的小噪音。

本设计完全可以应用到图像处理中。

与此同时，本论文所在的研究工作仍然存在着许多缺陷有待进步的完善。

参考文献郝文化，田蕾图形图像处理应用教程北京中国水利水电出版社，王家文，王皓，刘海编程基础北京机械工业出版社，章毓晋，图像工程图像处理和分析北京清华大学出版社，夏良正，数字图像处理，南京东南大学出版社，，戴得德，强噪声条件下激光光斑图像预处理方法研究计算机应用党丽萍，变背景条带状激光光斑边界的