基于图论的图像分割算法分析研究

图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,图像分割新算法一直在更新,但都有局限性。本文介绍几种基于图论的图像分割算法,并对各自算法特点进行分析,通过将Normalized Cut归一化割集准则与图像的阈值分割联合起来区分目标和背景,提出了改进权值公式的算法。通过实验比较分析,改进的归一化图像分割算法有效消除了噪声,取得良好的实验效果,更接近人眼视觉的分割效果,并减少了算法的运算量。     

木材缺陷的阈值分割算法研究

阈值分割算法包括迭代阈值分割、最大方差阈值分割、最大熵阈值分割等,使用3种阈值分割算法进行木材缺陷图像分割,多次实验证明,最大方差阈值分割算法的分割效果最好.在此基础上,对最大方差阈值分割算法进行增强,调整灰度级,增大目标和背景区域的对比度.实验表明,该方法可以明显改善最大方差阈值分割的分割效果.     

基于Gabor变换的纹理图像分割算法及应用

基于Gabor小波的多尺度、多方向性,结合模极值特征提取方法和聚类算法提出一种新的纹理图像分割算法,并将算法应用到竹材横端面的识别中。二维Gabor小波可以在空域、频域和方向上获得最佳的分辨率,利用其对纹理图像进行分解,提取图像模极值纹理特征,用聚类算法对纹理图像进行分割。实验结果表明,提出的方法对合成纹理图像有理想的分割效果,并能够很好地对自然纹理图像进行分割。算法在竹材横端面的分割识别中,取得了很好的效果。     

基于改进的NCSPSO优化SVM的木材缺陷图像分割

针对木材缺陷图像,采用基于小生境和交叉算子的粒子群算法（NCSPSO）优化支持向量机（SVM）进行图像分割,提取木材缺陷分割图。主要对NCSPSO算法进行改进,寻找最优惩罚系数C和高斯核函数中的参数,然后采用SVM方法对训练样本进行综合训练,以建立最佳分类模型,并对木材缺陷图像分割测试。与模拟退火法（SA）及原NCSPSO算法进行对比实验,从而验证改进NCSPSO算法的优越性。     

基于OTSU算法与数学形态学的木材缺陷图像分割

在木材分选过程中,图像缺陷分割技术占有重要的地位,能否精确提取缺陷轮廓会直接影响到分选的准确率.本文讨论提取木材表面缺陷图像的方法,应用OTSU算法与数学形态学相结合的方法对缺陷图像进行分割,最终提取出缺陷边缘.实验表明,经过OTSU算法和数学形态学进行图像分割,最后得到的木材缺陷图像更加清晰、连贯,提高了图像的可视性和准确性.     

基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法

针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处理,融合木材缺陷的纹理特性和超像素块间的距离尺度,并采用邻接自适应谱聚类进行分割;缺陷分割初步完成后,通过变异系数衡量缺陷块中像素信息的离散程度进行再次分割,克服初次分割结果的过分割问题;考虑木材表面缺陷形态学上的封闭性,将2次分割图像进行合并,继而用邻接扫描法对次分割图形进行填充,最终对木材表面缺陷进行分割界定。考虑木材表面缺陷种类的多样性,选取了虫眼、死节、活节等缺陷图像进行分割对比试验,相较于OTSU阈值分割算法,本研究算法在单个和多个木材表面缺陷分割方面,类别平均像素准确度(mean pixel accuaracy, MPA)分别提升4.69%,14.23%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别提升33.27%,33.43%。本研究算法能够更加准确地将木材表面缺陷从复杂背景中...     

基于遗传算法的强化木地板表面缺陷的图像分割

强化木地板表面质量的图像检测技术在我国尚属空白.本文将遗传算法应用于强化木地板表面缺陷的图像分割,利用最大熵准则作为算法的适应度函数.实验表明,该算法可较准确地分割出强化木地板的表面缺陷,是一种有效的图像分割方法.     

基于改进GAC模型的木材表面缺陷图像分割

为提高对木材表面缺陷图像分割的准确率,对木材表面缺陷图像采用传统GAC模型算法和改进GAC模型算法进行多组对比试验,与此同时研究改进算法中迭代步长、迭代次数、常数速度、反差参数等参数对木材表面缺陷图像分割结果的影响。通过试验验证了改进GAC模型算法的可行性、快速性和准确性,能够克服传统的GAC模型欠分割的缺点。     

林木幼苗根系CT序列图像分割

图像分割技术一直都是图像处理中的难题,原位根系CT图像的分割结果影响后续的三维重建工作,选取合适的分割算法十分关键.通过对根系CT图像分割算法以及根系CT图像特点的的研究,选择阈值分割、区域生长和FCM聚类的方法对序列图像进行分割,并将区域生长方法进行优化,减少分割时计算的步骤,同时改进f cm聚类方法,将空间信息融入到FCM目标函数中.结果表明,阈值法仅对序列初始的简单图像处理效果理想,改进的区域生长法对分割目标连续的图像分割效果好,分割速度达到0.6s.而改进的FCM虽然需要花费23 s的时间,但对不连续的分割目标分割效果明显.三种方法均体现出分割的准确度,后两者能有效提升分割的效率.适当选取以上三种分割方法,即可快速准确的完成林木幼苗CT序列图像的分割.     

基于模糊聚类分析的木材缺陷CT图像分割

为了提高木材的利用率,在木材加工之前对木材缺陷CT图像进行分割,将节子和空洞等缺陷分割出来,通过观察缺陷的位置便于工人师傅下锯。利用计算机断层扫描（CT）技术获取木材缺陷图像,将数字图像处理技术与模糊聚类算法相结合,在标准的模糊C均值算法的基础上改进,采用半模糊聚类的分析方法对木材缺陷图像进行分割检测。实验结果表明：基于半模糊聚类的图像检测方法在木材图像检测上取得了较好的效果,缺陷边缘处很平滑,细节保留完整,更多的保留了边缘上的信息。从而证明了半模糊聚类分析法在木材缺陷CT图像处理方面具有可行性。