基于改进的分水岭算法对木材细胞边缘提取研究

利用分水岭算法对细胞轮廓进行提取,通过用不相邻邻域像素的灰度差来代替梯度变换,削弱了梯度对噪声过度敏感的问题.实验表明该方法非常适合于木材细胞轮廓提取,提高了对细胞轮廓的捕捉精度,为木材细胞微观特征提取的研究奠定了良好基础.     

基于图像轮廓处理及匹配的木节剔除和修复技术

采用计算机图像处理技术实现板材缺陷(木节)的剔除和修复时,首先对含有木节的板材进行图像处理,通过灰度化和滤波去除噪声,再采用二值化阈值法将木节从板材图像中提取出来,对提取出的木节图像进行膨胀、腐蚀、边缘检测等处理,提取出木节的轮廓边界.根据缺陷的横向和纵向跨度确定出修补中心点及修补半径.为了实现补块与剔除区域边缘的图像匹配,提出了基于灰度的环形块匹配算法.从剔除区域取一窄圆环,并将其等分为几个小块,按顺时针对各小块进行编号,计算出各环形小块的平均灰度值,用各小块的平均灰度值代替单个元素进行与数据库中补块的各小块灰度值进行匹配,并选相似度最大者为匹配补块,这一算法能快速有效地找到匹配补块及匹配位置.该方法有助于实现木材缺陷的自动检测和自动修复,对提高板材的利用率具有现实意义.     

无人机影像树冠信息提取研究

【目的】树冠是林木长势监测、树种识别、蓄积量估测等森林调查中的重要森林参数,对森林资源调查和生态研究等具有重要意义,相比于传统的人工实地调查的方法,通过无人机影像提取树冠信息,具有高效、准确和低成本等优势。【方法】以湖南衡山森林生态系统定位观测研究站实验样地为研究对象,以无人机影像为数据源,采用阈值法和K邻近法,分别对正射影像和冠层高度模型进行图像二值化,取其交集得到树冠区域图;利用数学形态学开闭重建滤波对树冠区域图进行去噪处理,有效平滑影像,避免影像对象边缘轮廓偏移;采用局部最大值法和最大类间方差法进行前景背景标记,根据影像标记修正梯度图像;利用分水岭分割算法提取树冠信息。【结果】在树冠区域提取中,基于阈值法和K邻近算法成功分割出树冠区域与背景区域,确定树冠分割范围。通过数学形态学滤波,有效地去除了由噪声及树冠内部的纹理信息所造成的伪局部极值,减少了分水岭分割算法的过分割现象,同时保护了树冠边缘轮廓及其位置信息。【结论】单木尺度上,树冠信息提取的F测度为75.98%;样地尺度上,提取的树冠面积相对误差为13.3%。基于无人机影像提取树冠信息的方法是可行的,能够快速准确地提取较高郁闭度林分的树冠信息。     

基于k-mean聚类与灰度梯度最大熵的树木图像分割

提出一种基于k-mean聚类与灰度-梯度最大熵的树木图像分割算法,将要处理的树木彩色图像在RGB颜色空间下进行基k-mean聚类,通过选取合适的类参数实现初分割.由于灰度-梯度空间清晰地描绘图像中各个像素点的灰度、梯度的分布规律及图像目标与背景之间的边缘情况,采用灰度-梯度最大熵算法进行精分割,结合形态学后处理提取图像边缘最终将获得更理想的独立目标图像.与二维最大熵分割方法比较的实验结果表明,灰度-梯度最大熵算法提高了树木图像分割的准确度.     

基于分数阶CV模型的木材缺陷图像分割算法

针对木材虫眼、死节、活节等缺陷,提出了一种可调分数阶CV模型木材缺陷图像分割算法。将RGB彩色图像用PCA灰度化,在GACV模型的基础上,对边缘检测项用CRONE模板作分数阶微分处理,并耦合区域检测项迭代求解水平集函数,得到收敛的目标轮廓曲线。试验结果表明,提出的算法边缘定位能力强,可扩展性好,性能优于CV模型,能很好地提取木材缺陷目标。     

梯度算子与灰度阈值融合的实木地板节子识别方法研究

实木地板表面节子的存在直接影响其质量与等级。针对节子区域与周边存在差异,传统边缘检测方法存在漏检、误检的问题,提出了一种新的边缘检测融合算法。算法首先对原图像分别进行灰度与阈值处理,然后对两幅图像进行梯度运算,并对结果进行操作;最后运用形态学方法得到节子边缘。研究证明,该融合算法保证了节子提取的完整性,可提高节子的识别率。     

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.     

基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法

木窗是一种以木材或木质复合材料为主要构件的门窗产品,具有良好的生态性能和美观效果,适用于多种建筑形式和风格,其中木窗尺寸是衡量木窗加工是否合格的重要指标。对于传统木窗双端铣削加工中人工测量尺寸方式存在的精度低、效率低等问题,提出一种基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法,以期提高尺寸测量精度及加工效率。该方法针对木窗厚度引起的透视效应,提出一种物平面提升法,以消除透视投影带来的误差。首先对木窗图像采取灰度化、平滑去噪、图像增强及轮廓分割等举措,完成图像预处理,提取出木窗内外轮廓区域。对轮廓区域应用Canny算子获取木窗像素级轮廓。通过优化的Zernike矩亚像素边缘提取算法对木窗像素级边缘进行更精确的定位,得到亚像素级轮廓坐标。通过最小二乘法联合RANSAC算法对亚像素轮廓坐标进行拟合,得到拟合轮廓及角点坐标,并使用透视矫正模型计算出木窗尺寸。实验利用3种厚度规格相同但尺寸不同的松木材质矩形木窗,分别测量其内框和外框的边框尺寸及对角线尺寸,并与对应的实际物理尺寸对比,验证了所提木窗尺寸测量方法的检测精度。研究结果表明,所提方法与实际物理尺寸值相比,其绝对误差范围在±0.12 mm之...     

基于可变阈值图像平滑算法研究

基于整幅图像灰度值的方差与局部图像灰度值的方差的线性关系，结合新型的模板，提出一种阈值可变的图像平滑算法。在MATLAB中运用该算法及中值滤波、均值滤波分别对含有椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声的图像进行平滑处理比较。实验结果表明，本文提出的这种改进算法较传统算法均有性能上的提高，既可有效去除噪声，又能较好地保持边缘纹理等细节特征。     

数学形态学与Canny算子在木材腐朽图像特征提取中的应用

根据数学形态学和边缘检测算子以及木材腐朽图像的特征,选择多尺度多结构的形态学算法,首先对图像进行交替顺序多尺度结构元素的膨胀、腐蚀滤波;再用多结构元素对图像进行开闭运算达到去除噪声,保留图像细节的目的;最后利用Canny算子提取图像的边缘特征。实验结果表明该方法抗噪能力强,能有效提取图像的边缘特征。