基于改进C-V模型的木材表面缺陷图像分割

木材表面缺陷会严重影响木材的质量、性能和使用价值,对木材表面缺陷分割检测有利于提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。针对传统的C-V(Chan-Vese)模型算法不能分割灰度不均匀图像的缺点,本文采用C-V模型与形态学结合的方法与传统的C-V模型算法进行对比试验。与此同时,根据C-V模型和C-V模型结合形态学方法的不足之处,在C-V模型基础上,引入局部拟合函数和高斯核函数,提出了一种基于C-V模型的改进算法,能够有效地克服C-V模型的不足。通过对木材表面缺陷图像分别采用传统C-V模型算法、C-V模型与形态学结合的方法和改进的C-V模型算法进行多组针对单一目标的木材表面缺陷图像的对比试验。结果表明:C-V模型能够将虫眼和活节缺陷图像分割出来,但是对纹理干扰强烈的死节缺陷图像分割困难;运用C-V模型与形态学结合的方法,可以有效地消除分割结果中的细小空洞和噪声,但是仍无法抵抗死节缺陷图像中木材自身纹理的干扰,难以将死节缺陷完整地分割出来;改进的C-V模型算法对木材表面缺陷图像的分割能够减少迭代次数,缩短分割时间,使分割轮廓线更加光滑和完整。通过采用改进C-V模型算法对多目标木材表面缺陷图像进行试验,能够更好地验证改进算法的优越性、有效性和可行性。      

木材表面缺陷特征轮廓提取算法研究

虫眼、活节和死节是最常见的木材表面缺陷,是木材分选过程主要的识别目标,精确提取木材表面缺陷轮廓特征能大幅提高木材分选的准确率。本研究提出一种针对木材表面虫眼、活节、死节缺陷轮廓提取方法。针对木材表面常见黑点和纹理等非线性噪声,使用中值滤波方法平滑图像。然后分别应用OTSU算法与全局阈值分割算法分离图像背景与目标,对结果二值图像使用数学形态学方法进行滤除和填充,最终用sobel算子提取缺陷边缘。结果表明,采用OTSU算法分割和数学形态学相结合的方法可以很好地提取木材表面缺陷特征,用sobel算子能够提取到比较完整、准确、连续的木材表面缺陷边缘轮廓,提高了目标图像的可视性和精准性。     

应用改进分水岭算法对木材表面缺陷图像分割试验

根据木材缺陷样本图像特点,用直方图均衡化和灰度变换对其进行预处理,使缺陷目标和背景反差更大,突出缺陷目标图像;对活节(样本1)、死节(样本2)、虫眼(样本3)缺陷采用多组对比试验的方法,采用传统分水岭算法和改进分水岭算法分割样本缺陷图像,分析两种方法的差异。结果表明:改进分水岭算法,能迅速且较好分割木材缺陷图像,缺陷轮廓更为清晰完整,曲线更为平滑,弥补了传统分水岭算法过渡分割和欠分割的不足,达到较为理想的分割效果;改进分水岭算法分割效率比传统分水岭算法更高,分割时间更短,更准确;试验证明了改进分水岭算法对木材缺陷图像分割的可行性和可靠性。     

基于空频变换的木材缺陷图像分割

针对木材缺陷这一自然纹理型事物,为了提取出其缺陷目标部分,进行下一步的分析和识别,采用一种空频变换方法对缺陷图像进行分割。选取虫眼、死节、活节3类木材缺陷图像样本各50个,构造一组多通道的Gabor滤波器对缺陷图像进行滤波,并提取出图像的多方向Gabor能量特征。最后结合模糊聚类算法和数学形态学后处理操作对缺陷图像进行了成功的分割。实验结果表明,此方法对3种木材缺陷图像的平均分割正确率分别达到了95.81%、94.58%、96.52%,证明了该方法的有效性。     

基于灰度共生矩阵的木材表面缺陷图像的纹理分割方法

针对木材缺陷这一自然纹理型事物,提出了一种基于灰度共生矩阵并结合模糊C均值聚类算法的纹理分割方法.对比了该方法与基于灰度-梯度共生矩阵二维阈值分割算法的分割结果,实验表明:对于木材表面缺陷这类自然纹理图像的分割,纹理分割是行之有效的方法.     

基于超像素的木材表面缺陷图像分割算法

使用SLIC(简单线性迭代聚类)超像素图像分割方法将木材表面缺陷图像预分割,并从提高算法速度和自适应阈值2方面对超像素合并算法进行改进;分析了DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)聚类用于该类超像素合并中算法的复杂度,提出了自适应阈值的快速DBSCAN超像素合并算法来取得缺陷分割图像。结果表明:改进后的算法对于3类缺陷都能很好的分割,并且算法复杂度低;分割及合并的总时间为0.35 s左右,能满足在线分选的要求。     

基于改进GAC模型的柑橘缺陷图像分割方法研究

柑橘表面缺陷的图像分割与识别是水果在收购与销售过程中的重要环节,对于提升水果的品质和经济效益有着重要意义。经典GAC模型算法虽然能够很好的分割平面缺陷,但无法准确的分割图像凹陷区域。以柑橘的虫伤、腐烂、炭疽、蓟马、溃疡5种常见缺陷图像作为研究对象,其中腐烂、炭疽为凹陷缺陷,对传统GAC模型算法进行理论研究并针对其不足提出改进方案。通过对比试验分析各参数对于试验结果的影响,并应用改进后的GAC模型算法对柑橘缺陷样本进行图像分割,分析改进后的GAC模型对柑橘表面5种缺陷的识别能力,验证改进GAC模型的可行性。     

基于多模型融合的木材表面缺陷图像快速识别1）

根据木材缺陷图像识别技术的现状,针对适合识别木材各种表面缺陷图像的算法,对现有典型模型法进行图像识别方法的分析,提出了一种基于多个模型融合的木材表面缺陷图像快速识别算法。首先,在C－V模型中引入加权总变分能量（VTg（u））,使得二者分别能够与GAC模型连接,实现了在同一全局最小化框架下统一2种模型;然后采用全变分范数对偶化方法对模型进行了快速求解;最后给出了模型的数值化实现算法。结果表明：该算法不依赖初始轮廓线的选择,能够比较快速、准确地识别出木材的节子、孔洞、腐朽、空心等缺陷和单板多节子缺陷图像。     

木材缺陷图像处理软件的研制

对木材缺陷的X光图像进行计算机处理，可以突出缺陷的边缘与细节，便于人眼和计算机进行有效地识别。针对木材X光成像的噪声模型，采用高斯滤波器、梯度松驰迭代图像分割算法和协中值滤波法处理图像，可以提取缺陷图像的详细信息，并能检测出图像的边缘。     

基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割

为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合（local binary fitting,LBF）模型进行了深入研究,从而提出一个改进的 LBF模型,即在LBF模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。图21表1参15     

基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法

根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过计算基于灰度—梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大化来选择二维阈值向量。该方法不仅利用了图像的灰度信息,也利用了图像的梯度信息。采用形态学运算对分割后的二值图像进行分割后处理,试验表明,分割效果良好。     

实木地板图像差分和形态学分割算法研究

针对现有实木地板表面缺陷分割算法分割速度慢、精度低的问题,提出基于图像差分和形态学的地板表面缺陷分割方法。首先,分别对目标图像和背景图像进行求补和低通滤波运算;其次,将预处理后的2幅图像做差分运算,得到差分图像;最后,采用形态学开闭运算去除差分图像噪声并获得目标缺陷。选取活节、死节、裂纹3类缺陷样本各20个进行试验,结果表明：该研究算法对3类样本平均分割准确革分别达到92．63％、94．31％、93．88％,平均分割时间为9．583ms。     

基于Level Set方法的木材细胞显微图像分割

为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。     

基于分形特征参数的原木缺陷CT图像处理

用计算机断层扫描技术对原木进行无损检测,采用分形特征参数分析的方法对原木CT图像进行缺陷分析.首先计算图像各像素点的灰度,根据分形特征参数能反应灰度表面积随尺度变化的空间变化率这一特征进行缺陷识别.结果表明:这一方法对原木CT图像的缺陷检测具有良好的效果,并具有较好的局部性.