在机器视觉和图像分析领域中,类圆形图像的分割与识别是其中一个极其重要的研究方向。类圆,顾名思义,就是圆的类似情况。在人们的现实生活中,类圆形物体普遍存在,例如：工业零件、动物细胞、种子果实、原木端面、钢筋棒材、各类球体、金属硬币等等。类圆物体总是具有这样一些特点：形状不规则、边界不完整、面积大小不均等、参差不齐、甚至出现严重的粘连或堆积现象,致使在实际应用的过程中,对类圆物体的分割识别具有一定的难度。因此对类圆形物体的分割识别已成为研究人员关注的重点之一,对类圆物体图像的研究不仅具有重要的理论意义,而且具有十分重大的实用价值。本文针对类圆形物体图像的特征,提出并研究了一种基于距离图像的类圆形图像分割识别算法,并在此基础上设计实现了类圆形彩色图像分割识别系统。在硬件方面,系统通过插在PC机PCI插槽上的数字图像采集卡经数据线连接CCD摄像机实现对类圆图像的实时获取,进而利用PC机实现类圆的分割与识别。在软件方面,本系统在Microsoft Windows XP系统平台上采用Visual C++6.0软件开发工具,使用C/C++编程语言实现了文中描述的算法,并充分利用VC软件多线程技术的优势,对存储管理进行了一定的优化.从而使其能够稳定地运行。对于类圆物体图像的分割识别,本文首先对CCD摄像机获取的彩色图像做灰度化、图像增强以及二值化等图像预处理操作,接着对处理后得到的二值图像按逆时针方向进行基于边界剥离的距离变换,最后把变换后的距离图像看成是类似地形学中的等高线地形图,通过寻找距离图像中的最大像素点或区域进而实现对类圆目标物体的分割与识别。本文也通过设置合理的阈值以及拟合圆的置零范围对算法进行改进,在一定程度上提高了系统的实时性。实验证明,该类圆分割识别方法快速有效,并且对有粘连现象的类圆图像也能正确识别。