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.     

基于高斯-马尔可夫随机场的木材表面缺陷类型识别

为了识别死节、活节和虫眼三种木材表面缺陷类型,本文采用高斯-马尔可夫随机场模型提取木材表面缺陷图像的纹理参数,结合缺陷区域的矩形度和伸长度两个几何特征,形成14维特征向量.设计三层BP神经网络来识别缺陷的类型.试验表明,三种缺陷的整体识别正确率达到96.67％,验证了该方法的有效性.