基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别

分析木材单板节子缺陷图像的特点,提出一种基于AOS的扩展C-V模型及背景填充耦合的单板节子缺陷识别算法。首先,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法进行改进,使分割速度得到提高;其次,用AOS算法改进原模型的差分格式,使得差分格式无条件稳定;最后,结合背景填充技术,使得到的新图像缩减了目标与背景间的特征差别。通过对比试验,表明该分割方法能够快速识别单板单个节子缺陷,充分说明该耦合方法比Chan-Vese方法及其改进方法有更好的分割效果。通过用多水平集作为初始轮廓演化曲线,结果表明该方法也可快速实现对单板多节子缺陷图像的识别,实现对单板节子图像的多目标分割。     

3种不同模型对木材表面缺陷图像分割算法的比较

木材表面缺陷会严重影响木材的质量和使用价值,因此对木材表面缺陷图像分割的研究有利于提高木材的利用率。本文分别对红皮云杉含有虫眼、活节、死节3种典型木材缺陷的图像采用改进的C-V模型、改进的GVF Snake模型和改进的GAC模型进行分割试验,对3种改进算法的复杂程度、分割时间、分割结果的完整性以及抗噪性进行对比和分析。结果表明,改进的GAC模型算法较为优越,其分割算法简单,运行时间短,缺陷分割效果较好,抗噪性强。而改进的C-V模型算法、改进的GVF Snake模型算法的分割效果和抗噪性最差,不宜作为3种木材表面缺陷图像的分割算法。     

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.     

基于纹理特征的木材年轮图像检测方法研究

针对树木年轮人工检测效率低、劳动负担重的问题,提高木材年轮检测自动化程度显得尤为重要。通过钻孔获取木芯并用电荷耦合器件CCD采集云杉(Picea)年轮扫描图像,提出一种基于纹理特征的木材年轮图像检测算法。首先,将RGB彩色图像转换到HSV空间,利用V分量的梯度值生成结构张量,并构成图像的纹理特征集,并用全变差(Total Variation,TV)模型进行灰度图像去噪,用模糊区域竞争(Fuzzy Region Competition,FRC)模型进行图像分割。最后,对二值图像进行形态学滤波,并利用长宽比和面积特征识别出年轮线。试验结果表明,提出的算法去噪能力强,分割效果好,边界数正确率100%,能很好地提取云杉木材年轮边界。该方法有助于提高木材年轮的自动化检测水平,可拓展应用于其它树种,在林业科学研究和林木生长监测等方面有很好的应用前景。     

GVF Snake模型在木材表面缺陷分割的应用研究

针对木材表面存在纹理、凹凸结构、边缘颗粒和弱边缘等特点,对其直接运用Snake模型进行分割难以得到有效边缘提取,因此提出运用改进的GVF Snake模型和维纳滤波相结合对其进行分割。首先对木材图像进行维纳滤波使得纹理变得平缓,同时可以使得缺陷边缘得到有效保留,再对其进行GVF Snake模型分割。该算法对初始轮廓的选择敏感度降低,拓展性增强,可以使得轮廓曲线更加快速地收敛到缺陷边缘,避免陷入局部最优现象,提高对弱边缘和凹凸图像分割效果,分割结果更加清晰、连贯,具有良好的实时性。为木材表面缺陷的分割提供一种更为有效的方法,拓宽了snake模型的应用范围。     

输电线路通道下行林区冠层自动分割方法研究

针对在高分辨率影像上进行林区冠层高精度分割所存在的问题,提出了以一种结合形态学滤波的基于标记的分水岭分割算法,来实现对输电线下行林区冠层的自动分割。以航拍影像为数据源,首先构建结合了彩色和纹理梯度的综合梯度,然后采用形态学滤波消除中间过渡区域所形成的梯度极小值,同时根据树冠顶端先验信息提取标记,并强制叠加到梯度图像上,最后将上述结果作为初始信息参与分水岭分割,实现高分辨率影像上林区冠层的高精度自动分割,并以目视解译的形式获取研究区冠层的精确面积作为参考,结果显示本算法的精度较高,可以用于实现林区冠层的高精度自动分割。     

随机森林算法在树木年轮图像分割中的应用

年轮图像早晚材的准确分割是树木年轮计数和间距测量的前提条件。为解决年轮本身生长的复杂性、采伐过程中的锯痕干扰、早晚材图像灰度差别较小等因素造成的分割难题,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)算法的分类模型,可实现年轮图像的准确分割。首先,通过变换图像的颜色域空间,提取出样本图像在RGB、HSV和L*a*b*模型下的9个颜色分量,基于灰度共生矩阵提取样本图像的对比度、相关性、能量和熵的均值与标准差共8个纹理特征。然后,根据早晚材颜色与纹理特征的差异,基于随机森林算法构建像素分类器,实现年轮图像的早晚材的初步分割。为了提高分割图像的质量和准确度,对分割后的图像使用形态学方法消除孤立和黏连噪声,以得到最终分割图像。最后,将该方法与K-均值聚类(K-means)算法和支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行对比。结果表明:所采用基于RF算法的分类模型分割年轮晚材的正确识别率为95%左右,错误识别率在6%左右,图像分割效果明显优于其他两种算法。     

基于Markov随机场的木材表面缺陷图像分割方法

针对木材表面缺陷的彩色图像,建立Markov随机场分割模型,采用EM法估计了模型参数,采用模拟退火算法(SA)和条件选代算法(ICM)求解分割结果.试验表明,Markov随机场能对木材表面缺陷图像进行有效分割,但对死结图像存在欠分割现象.SA分割效果要优于ICM,但SA算法计算过程复杂,用时较长.     

数学形态学在旋切单板缺陷图像分割中的研究

胶合板的质量等级在很大程度上取决于旋切单板的表面质量,为了提高旋切单板缺陷检测的质量和效率,提出了一种基于数学形态学的缺陷图像分割方法,通过形态学算子的作用进行缺陷的分割。试验结果表明该算法能取得很好的分割效果。     

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。     

计算机技术在苗木自动分级中的应用发展概况

对苗木自动分级技术发展进行了概要的评述。最早苗木自动分级技术只是对造林苗木的某些形态参数进行自动测量 ,发展至今 ,基于计算机视觉的苗木自动分级系统已得到广泛研究。本文指出苗木自动分级技术必将向全面化发展 ,苗木形态学特征的进一步完善和非形态学特征的引入是苗木自动分级技术研究的重要内容 ,因此 ,建立基于彩色图像和三维图像处理的新的计算机视觉系统 ,以获得更全面的苗木分级特征 ,将成为苗木分级领域内最具发展前景的课题。     

基于HSI空间的形态学单板缺陷检测

单板材料在发展中国家的应用日趋广泛,优质的单板可用于模板,胶合板,贴面板等人造版的面板.为了检测并提取单板图像中的缺陷,提高单板质量,基于数学形态学,本文提出一种复合型的彩色图像边缘检测方法.在传统形态学算法的基础上,一是利用开闭运算的迭代提高了抗噪能力;二是利用双结构元分别对H、S、I三个分量进行形态学处理而后融合.与传统算法Canny和Sobel进行比较,结果表明该算法增强了图像分割的精确性和完整性,能够有效提高单板等级.     

Design and Implementation of Individual Tree Growth Visualization System of Cunninghamia lanceolata

Nonlinear mixed effects model(NLMEM) is built on the relationship of the fixed and random effects in the regression function.The NLMEM has an obvious comparative advantage in analyzing the longitudinal data,repeated measures data and multilevel data.Two-level NLMEM is used to analyze the dominant height for Chinese fir (Cunninghamia lanceolata).The authors outline the two-level NLMEM and introduce the parameters estimation method of the model.Based on five common Richard and Logistic models,the mixed model is built.The modeling data are used to calculate and compare with 19 models derived from each based model,and 5 optimal mixed models are built.Compared the 5 optimal mixed models with traditional regression models,it is showed that the two-level NLMEM has a better fitting effect than the regression model.     

基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。     

基于残差网络的遥感影像松材线虫病自动识别

松材线虫病是针对松树的特殊疾病,具有前期发病特征隐蔽、传播范围广、致病速度快的特点,因此面对林业病虫害问题,对受灾区域染病树木进行高效识别和分类,监测其他区域的树木生长情况,并且根据受灾情况确定损失,进行保险理赔是十分重要的.针对染病树木识别准确率低、识别速度慢的问题,本研究利用遥感影像和残差网络相结合的方法,并对残差...     

杉木单木生长可视化模拟系统设计与实现

以杉木为例,采用从可视化模拟角度设计的调查参数调查杉木形态结构,根据实际调查数据对杉木形态结构特征进行了分析。结合生长曲线控制下的迭代函数系统方法,采用面向对象的设计方法,根据DIRECTX9.0提供的API及模型渲染技术,在.NET和DIRECTX9.0平台上,使用C#语言建立了杉木单木生长可视化模拟系统,实现了单株杉木静态和动态的三维可视化模拟。     

贮木场原木楞堆图像计数技术

贮木场楞堆的计数往往采用人工的方法,而人工计数又存在很多局限性.为解决这一问题提出了一种基于距离变换的图像识别方法.该方法采用中值滤波法、二值化分割和数学形态处理运算实现棒线材图像的预处理,根据距离变换的思想,采用距离变换图中搜索种子点的方法实现原木的计数.该技术尤其适用于贮木场原木楞堆端面摆放参差不齐、原木端面面积大小不一和原木形状不规则的等情况下计数,真有一定的推广和应用价值.     

基于计算机图形技术的森林火灾模拟蔓延模型

利用计算机图形技术,以波动传播模型为基础,吸收了邻接单元模型的优点,设计基于计算机图形技术的林火模拟蔓延模型.这种模型用预定义的灰度图表示蔓延状态,将图元集中存储的过火区形状按一定的像素栅格运算规则写入灰度图中,来模拟火灾的波动蔓延过程.模型还利用漫染填充算法来处理具有复杂拓扑关系的地理要素附近的蔓延,并将过火区形状的投影变换转化为图元的旋转和错切变换.分析这种模型性能上的优势和局限,包括对局部失真和畸变的影响.从给出的算例和初步的理论分析可见,新模型可以将林火蔓延模拟的计算速度提高1个数量级以上,其他计算性能也有大幅度提高.模型可以为森林火灾的扑救提供精确、实时、全局的火场发展预测图,并且不受火行为的复杂性和地理要素的复杂性的限制.