黑龙江省自然科学基金(C201208)
- 作品数：19 被引量：74H指数：5
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- 基于图割算法的木材表面缺陷图像分割被引量：6
- 2018年
- 木材表面缺陷分割的研究能够有效提高木材的利用率,节约现有木材资源,缓解森林资源短缺的压力。为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效地分割,论述了基于图割算法的图像分割方法(Graph Cuts)及其改进方法(Grab Cuts)的原理。针对传统Graph Cuts算法只能针对灰度图像进行分割、运行时参数的选择比较复杂,并且存在该算法效率和精度较低的缺陷,采用这两种方法分别对3种木材表面缺陷活节、虫眼和死节图像进行分割实验。为了验证Grab Cuts方法的适用性,用含有多个缺陷目标的木质板材图像做了图像分割验证。结果表明:缺陷图像的目标和背景的种子点选取直接影响Graph Cuts算法的分割结果,Graph Cuts算法的计算效率较低,分割时间较长,对相邻像素间的区分度较差,分割结果不理想。改进后的Grab Cut算法是迭代的Graph Cuts,该方法虽然在图像分割前也需要人工画定初始化矩形框,但操作相对简单,分割结果能够得到完整的闭合缺陷区域边界,且不受木材表面缺陷的类型、数量、尺寸和缺陷形状的影响,分割效果好,分割速度快,抗噪性强,对灰度图像和彩色图像都可使用。
- 白雪冰李润佳许景涛宋恩来
- 关键词：图像分割GRAPHGRAB
- 基于分形理论和数学形态学的木材表面缺陷识别的图像处理被引量：22
- 2013年
- 在木材表面缺陷识别过程中,能否精确提取缺陷轮廓是提高分选准确率的重要因素。采用分形理论和数学形态学进行板材缺陷图像分割和边缘提取,能有效的克服传统方法中缺陷图像提取受背景纹理影响大的不足,为后续的木材表面缺陷的识别打下坚实的基础,提高木材的使用率,对木材表面缺陷识别具有实际意义。
- 王克奇马晓明白雪冰
- 关键词：数学形态学图像分割
- 基于k-mean聚类与灰度梯度最大熵的树木图像分割被引量：4
- 2014年
- 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。
- 白雪冰陈凯郭景秋祝贺张庭亮
- 改进的GrabCut算法木材表面缺陷图像分割试验被引量：6
- 2017年
- 试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的GrabCut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统GrabCut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点,而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的GrabCut算法具有其优势和可行性。
- 白雪冰宋恩来李润佳许景涛
- 基于Markov-SA算法的树木图像分割被引量：2
- 2013年
- 为了实现对树木图像的分割,建立了Markov随机场分割模型,采用模拟退火法(SA)确定合适的系统参数,并将Markov随机场模型与模拟退火算法结合,分割出目标图像。试验结果表明,基于Markov-SA算法的树木图像分割突出了树木图像的一些细节,使要分割的目标图像更加清晰。
- 白雪冰祝贺张庭亮
- 关键词：MARKOV随机场
- 基于局部二值拟合模型的板材表面节子与虫眼的图像分割被引量：6
- 2016年
- 为了更好地对板材表面的节子和虫眼进行快速有效的分割,对局部二值拟合(local binary fitting,LBF)模型进行了深入研究,从而提出一个改进的LBF模型,即在LBF模型的基础上,添加一个新的水平集线性正则化项,与此同时引入一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量。改进算法能够克服LBF模型的分割缺点,使得分割过程对初始轮廓的大小和位置不敏感,同时增强算法的抗噪性,能够分割出灰度不均匀的图像。经实验验证,该算法可以比较完整地提取出单一目标和多目标的板材节子和虫眼的图像,以及对应得出与缺陷图像相对应的水平集演化图像。
- 白雪冰许景涛郭景秋陈凯
- 关键词：LBF模型水平集
- GVF Snake模型在木材表面缺陷分割的应用研究被引量：4
- 2015年
- 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。
- 白雪冰郭景秋陈凯李昊许景涛
- 关键词：GVFSNAKE模型
- 结合C-V模型水平集与形态学的彩色树木图像分割被引量：4
- 2015年
- 树木图像分割是一种从图像中把树木与周围背景完整分离的技术,是计算机仿真学科在林业应用方面的核心内容,也是计算机视觉方向的研究热门,为林业应用提供一定的技术支持。根据树木图像含有分裂、合并、形成尖角等相对比较复杂形状的特点,首先对图像运用基于C-V模型水平集的计算,通过计算活动轮廓长度和差异量来判断迭代收敛的情况,待迭代稳定后对其进行形态学后处理操作,将某些过分割区的细密纹理和噪声剔除,从而得到全局最佳优化的图像分割效果。为彩色树木图像的分割提供一种更为有效的方法。
- 白雪冰郭景秋陈凯祝贺张庭亮
- 关键词：图像分割C-V模型水平集形态学处理
- 3种不同模型对木材表面缺陷图像分割算法的比较被引量：3
- 2016年
- 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。
- 白雪冰许景涛宋恩来陈凯
- 关键词：SNAKE模型
- 基于Gabor滤波与Tamura纹理特征的板材分类研究被引量：5
- 2021年
- 板材表面的纹理特征是木质板材表面最为直观的特性,同时也是建筑装潢质量和木制品品质的重要评价指标。以中国东北部常见的红松、落叶松、白桦、水曲柳和柞木等5种树种的弦切、径切图像作为研究对象,提出一种基于多通道Gabor滤波和Tamura纹理特征的板材纹理特征提取方法,克服了传统方法在提取样本图像的全局特征时对局部纹理特征不敏感的问题。具体是将基于视觉心理学的Tamura纹理特征与Gabor滤波器进行结合,在不同频率、不同方向上共24组滤波器的虚部卷积图像上进行纹理特征参数提取,结合上述的纹理特征参数在BP神经网络、KNN和支持向量机分类器上进行分类试验,最佳特征参数体系的识别率达97.8%。
- 白雪冰林鑫窦延光武云鹏
- 关键词：木材纹理GABOR滤波模式识别
