阈值分割和数学形态学在遥感图像边缘提取中的应用

以乌兰布和沙漠的航空遥感图像为基础,对其阈值分割,并选取适当的结构元素进行数学形态学的运算,从而达到对遥感图像边缘提取的目的。利用Matlab7．0软件对研究区域进行图像处理分析,通过提取的边缘和原始图像对比,验证其方法的可行性和有效性,为乌兰布和沙漠地区具有代表性的稀少且呈群团状大样地植被调查提供技术参考。     

图像分割技术在木材表面缺陷识别中的应用

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。     

基于数学形态学的木材缺陷图像分割方法

结合数学形态学运算方法,对于板材缺陷图像的提取分割,提出了基于数学形态学的分割方法。利用图像各点间的像素值差异,对板材像素点求取无缺陷标准值,将该值与待测板材进行对应像素点对比,然后将差值求和取平均得到分割阈值;对图像中所有大于该阈值的点进行分割提取,得到分割图像。用数学形态学方法对噪声较大的图像进一步处理,最终得到较为理想的分割图像。     

基于数码相片的林冠郁闭度提取方法研究

应用在江苏省东台林场拍摄的全天空相片,通过建立基于RGB照片的分类模型将相片中树叶、树干和天空分离,从而达到精确提取林冠郁闭度的目的。结果表明,该方法的总体分类精度达到0.94,Kappa系数为0.89,分类精度较高,且在主干部分的区分上效果良好,总体分类精度达到0.94,Kappa系数为0.84。在低郁闭度下相片的计算精度高于高郁闭度相片,这与拍摄时的环境条件有关。将模型估测结果与抬头望法结果对比,得出两者的R²为0.77,在郁闭度较低时模型估测结果大于目测结果,在郁闭度较高时模型估测结果小于目测结果。此外,两者都显示14a生杨树林郁闭度高于9a生杨树林郁闭度,具有较好的一致性。     

基于形态学梯度算法的木材缺陷图像边缘检测

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.     

基于全方位和多尺度结构元数学形态学的木材缺陷图像边缘检测

提出一种基于全方位、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，定义了全方位、多尺度的形态学结构元素，并通过形态学运算的加权组合，构造了全方位、多尺度的边缘检测算法。在针对木材缺陷图像的仿真实验中，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，而且有很强的抗噪性。     

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.     

多尺度数学形态学在木材图像边缘检测中的应用

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.     

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。     

数学形态学在木材表面缺陷图像分割后处理中的应用

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。     

基于多尺度分割技术的高分辨率影像信息提取方法分析

为了提高高分辨率遥感数据的应用价值,通过采用影像分割和多尺度分割最优尺度确定等方法,开展了从高分辨率遥感影像中提取地物信息技术的研究.结果 表明:水体、植被、居住用地、道路和裸地最大面积分割尺度参数分别为200、180、80、120和100时,提取的地物信息比较准确,可以在生产实践中应用.     

树冠提取技术研究进展

树冠是预估树木生长量的基本参数之一, 树冠的提取在森林资源管理中越来越受到重视, 但准确获得树冠的形状和边缘信息比较困难。目前, 国内外树冠提取研究主要是利用高分辨率影像、航空像片、数码相机影像以及雷达等介质, 以面向对象多尺度分割技术为主, 兼有专家分类、三维扫描、BP神经网络等方法。文中介绍了树冠提取技术的主要方法, 总结了树冠提取技术中存在的问题及发展前景。     

基于资源3号卫星的面向对象地类信息提取方法研究

面向对象分类方法可以充分利用遥感影像的光谱和空间信息,是一种适合于高分辨遥感影像的分类方法。以2012年资源3号卫星高分辨率遥感影像(ZY-3)为数据源,对基于面向对象与最大似然监督分类的地类信息提取方法进行了对比分析。面向对象分析方法中采用改进后的局部方差法确定并选取不同地类类型的最优分割尺度,并采用多尺度层次的方法提取不同地类类型信息。结果表明:根据改进后的局部方差法确定的针叶林、阔叶林、针阔混交林地类类型的最优分割尺度为105;农田地类的最优分割尺度为105,水域、建筑类型的最优分割尺度为65。基于面向对象技术的地类信息提取方法其总体精度达到90.3%,Kappa系数为0.82;最大似然法其总体精度为77.6%,Kappa系数为0.71;基于面向对象方法的总体精度提高了12.7%,Kappa系数提高了11%。表明了基于面向对象分析方法的地类信息提取在国产高分辨率影像上的适用性。同时,论文的研究也为森林资源调查中地类信息的遥感提取进行了有益的尝试。     

板栗多糖提取工艺的研究

分别采用热水浸提法、超声波辅助提取法两种工艺提取板栗多糖,经乙醇沉淀、Sevage法除蛋白、有机溶剂脱脂后用蒽酮-硫酸比色法测定其含量,通过单因素试验和正交试验确定不同工艺的最佳提取工艺参数.结果表明:1 g板粟粉,热水浸提法提取板栗多糖的最佳条件为提取温度60℃,提取时间1.5 h,液料比20∶1(mL∶g),板栗多...     

基于数字图像的木材缺陷识别研究进展

数字图像处理技术是在木材缺陷识别中应用最广泛的技术之一,具有准确、快速、无损和成本低等优点。本文阐述基于数字图像的木材缺陷识别技术的研究现状,分析图像预处理、分割、特征提取及融合、图像识别分类过程涉及的算法,并对每种方法的特点以及局限性进行总结,对未来研究的发展趋势进行展望。数字图像处理技术进一步走向自动化和智能化,还需要更深入的研究。     

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。