岩石骨料图像阈值分割算法的比较研究

通过对"基于灰度直方图"和"基于梯度直方图"两类典型的阈值分割算法进行比较和研究,得出背景一致的岩石骨料图像适合于采用最优阈值算法与最大类间方差法进行分割的结论.     

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。     

林木幼苗根系CT序列图像分割

图像分割技术一直都是图像处理中的难题,原位根系CT图像的分割结果影响后续的三维重建工作,选取合适的分割算法十分关键.通过对根系CT图像分割算法以及根系CT图像特点的的研究,选择阈值分割、区域生长和FCM聚类的方法对序列图像进行分割,并将区域生长方法进行优化,减少分割时计算的步骤,同时改进f cm聚类方法,将空间信息融入到FCM目标函数中.结果表明,阈值法仅对序列初始的简单图像处理效果理想,改进的区域生长法对分割目标连续的图像分割效果好,分割速度达到0.6s.而改进的FCM虽然需要花费23 s的时间,但对不连续的分割目标分割效果明显.三种方法均体现出分割的准确度,后两者能有效提升分割的效率.适当选取以上三种分割方法,即可快速准确的完成林木幼苗CT序列图像的分割.     

基于灰度-梯度共生矩阵的木材表面缺陷分割方法

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：     

基于分水岭算法的双向凝胶电泳图像分割

本文采用分水岭算法对电泳凝胶图像进行分割，针对其存在的过分分割问题以及图像本身的特点，提出了根据拓扑曲率对过分分割区域进行合并，以得到有意义的分割结果。本算法对电泳图像进行了分割实验。实验表明，本算法适用于电泳图像，并且效果良好。     

彩色树木图像分割算法的研究

树木图像分割是将树木与其周围景物分离的技术,是虚拟现实和计算机仿真等学科在林业应用的核心技术,也是机器视觉领域的重要研究方向,拓宽了计算机技术在林业中的应用。本项研究基于树木图像形状复杂的特点,设计并实现了一种结合C-V模型水平集及形态学处理的彩色树木图像分割算法。运用改进的最小化能量函数作为水平集的演化曲线,可以更加自然地改变曲线拓扑结构,对含有分裂、合并、形成尖角等复杂形状的目标对象分割更为有效。如果再结合形态学后处理算法,将初次分割图像中非目标区的细密纹理和噪声剔除,可以快速准确地得到全局最优的图像分割效果。同时进行了与基于梯度变换的改进分水岭树木图像分割和基于灰度-梯度最大熵的树木图像分割算法的对比试验,试验表明,结合C-V模型水平集和形态学算法对树木图像分割效果更为有效。     

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.     

基于遗传算法的强化木地板表面缺陷的图像分割

强化木地板表面质量的图像检测技术在我国尚属空白.本文将遗传算法应用于强化木地板表面缺陷的图像分割,利用最大熵准则作为算法的适应度函数.实验表明,该算法可较准确地分割出强化木地板的表面缺陷,是一种有效的图像分割方法.     

加油站复杂环境下车牌定位算法研究

车牌定位技术是整个车牌识别系统中最关键的一步。车牌定位的准确程度决定了后期车牌字符分割和字符识别的效果。现在已有的车牌定位算法大多数适用于路面情况简单、背景环境单一的情况,而对于加油站等复杂环境适用性不高。本设计提出加油站复杂环境下的改进的车牌定位算法,该算法通过边缘检测来初步定位车牌,并通过迭代融合算法,多次的筛选候选区域。最后对车牌进行阈值矫正,从而达到车牌精确定位效果。实验结果表明本设计中的定位算法,其准确率与时效性明显的高于传统的定位算法。该算法解决了传统定位算法只能应用于简单路面环境的局限性的问题,适合于车流量大、车况复杂的加油站现场,可行性高,定位准确,具有一定的实用价值。     

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。     

Multi-Objective Genetic Based Pore Combination Recognition

This paper proposes an automatic method of pore combination recognition,which is an important feature to hardwood recognition.After extracting edge from wood microscopic cross-section, based on area histogram of the similar circle regions,the method classifies all regions into two classes with maximum between-class variance,so as to distinguish the pore from other textures,which are similar in shapes but different in sizes.Meanwhile, second objective function about average area of closed regions is used to improve the pore segmentation performance.At last,the method uses adjacency degree of pore set to judge pore combination.The experiments demonstrate that the task of pore segmentation can be completed successfully for all kinds of pore distribution and combination,and also the correct combinations of pores are given.     

基于多目标遗传算法的管孔组合特征识别

提出一种管孔组合方式的自动识别方法.提取木材显微横切面的边缘后,基于类圆区域面积直方图,通过最大类间方差将封闭区域分为2类,将导管与其他形状相似、大小不同的组织分开；同时,引入封闭区域平均面积作为另一目标函数.最后采用管孔集邻接度来判断管孔的组合方式.试验表明该方法能够对各种导管的分布和组合获得满意的分割效果,并给出管孔的组合方式.     

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。     

基于数码相片图像三维信息提取技术的研究

以林分数码相片为原始数据,对其进行阈值分割,选取适当的结构元素进行数学形态学的运算,从而达到对数码相片边缘提取的目的,结合已知数据,通过一系列数理统计分析输出树高、胸径和蓄积。将其与使用传统方法实测的这些立木的数据作比较分析,得出用近景摄影技术测树所能达到的精度,验证该方法的可行性和有效性,为林业调查带来更方便、更精确的方法。     

基于遗传算法的超细木粉图像分割研究

图像分割技术能够将木粉图像与背景区分出来,获得清晰精确的木粉轮廓,其效果的好坏直接影响到最终木粉尺寸的检测结果。本文介绍了模拟自然界生物进化过程而形成的遗传算法,在经过初始化种群、计算适应度值、精英选择、交叉等一系列步骤后,对超细木粉图像进行分割;采用Canny算法求取图像边缘,最终获得清晰的木粉轮廓图像,为后续的木粉大小、目数检测提供了必要的技术支持。