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基于OTSU算法与数学形态学的木材缺陷图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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数学形态学在木材表面缺陷图像分割后处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了数学形态学的基本思想和运算。针对木材表面缺陷图像分割效果不完善的问题,提出基于数学形态学的图像后处理方法,包括应用数学形态学的填充操作、形态滤波以及形态梯度边缘检测等。经实验验证,应用数学形态学进行图像后处理,增强了木材缺陷图像分割结果的可视性和准确性。 相似文献
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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。 相似文献
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图像分割技术在木材表面缺陷识别中的应用 总被引:3,自引:3,他引:3
阐述了图像分割技术在图像处理及分析中重要意义,以及主要的图像分割技术。以木材表面缺陷为主要研究对象,利用微分算子边缘检测、最优迭代阈值分割及形态学方法针对具有代表性缺陷死节和虫眼进行分割处理。 相似文献
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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。 相似文献
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基于灰度-梯度共生矩阵的木材表面缺陷分割方法 总被引:4,自引:0,他引:4
根据木材表面缺陷图像的特点,提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的木材缺陷图像自动阈值化技术。并且利用形态学运算对分割后的二值图像进行后期处理。经实验验证,该方法提取的木材表面缺陷图像效果良好: 相似文献
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基于形态学梯度算法的木材缺陷图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据形态学梯度算法的思想,选取平坦的菱形为结构元素,通过腐蚀、膨胀、开与闭运算的加权组合,构造出一种形态学优化算法,并将它应用于木材缺陷图像的边缘检测中,使提取的图像边缘更加准确、完整和连续.通过与经典边缘检测算法对比,该方法有更好的抗噪能力和边缘检测能力,实验结果也验证了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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数学形态学与Canny算子在木材腐朽图像特征提取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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多尺度数学形态学在木材图像边缘检测中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
提出一种基于多尺度结构元的数学形态学图像边缘检测算法.针对图像中噪声和边缘形态不同,定义了多尺度的形态学结构元素,并通过形态学运算的加权组合,构造了多尺度的边缘检测算法.在针对木材缺陷图像的仿真试验中,该方法与经典的边缘检测算子相比不仅具有很好的边缘提取能力,而且还有很强的抗噪性. 相似文献
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形态学双梯度算子在木材腐朽图像边缘检测中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
根据数学形态学的思想和木材图像的特性,选取适当的结构元素,通过腐蚀、膨胀、开与闭运算的加权组合,构造出形态学双梯度算法,并将它应用于木材腐朽图像的边缘检测。通过与经典边缘检测算法对比,该方法提取的图像边缘更加的准确、完整和连续;显现出更好的抗噪声能力和边缘检测能力,实验结果验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于形态学重构的实木地板缺陷分割方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统区域生长方法中,由于噪声种子存在及种子点单步邻域搜索所导致的分割时间长、检测精度低的问题,提出基于形态学重构的实木地板在线缺陷分割方法。方法首先定义不同阈值下的两幅模版图像,其中低阈值图像用于种子优化,高阈值模版用作种子膨胀生长;通过定义腐蚀终止准则,完成低阈值图像下的缺陷骨架提取;运用去毛刺操作,最终实现缺陷骨架内的种子点优选;然后,运用测地膨胀,结合高阈值模版,完成板材缺陷区域的快速生长;最后,应用孔洞填充、去毛刺优化边缘,实现缺陷目标的提取。实验分别在像素512*512、256*256和128*128下进行,通过与传统区域生长方法的比较,表明方法实现了缺陷区域的准确分割,分割速度与精度能够满足地板在线分选要求。 相似文献