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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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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 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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由于医学成像本身固有的缺陷,会对医生分析和诊断病症造成不利影响．为了提高图像的可读性以及对人体的解剖结构和病变部位进行更有效的观察和诊断,对医学图像进行计算机处理是非常必要的。现有的超声图像增强主要集中在去噪和边缘检测方面。本文提出了一种基于数学形态学的超声图像增强的算法。我们首先对图像进行预处理．使用滤波方法对图像去噪;然后用边缘提取算子,对图像进行边缘检测;使用数学形态学方法对提取边缘进行增强．得到连续的增强后的边缘图像;最后根据得到的边缘图像进行增强。实验表明,本文提出的算法可以有效地增强超声图像,具有一定的实用价值。最后,本文对这项工作做了总结。对未来研究进行了展望。 相似文献
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【目的】针对叶脉图像存在模糊性和噪声的问题,将模糊逻辑与复合顺序形态学相结合,提出一种叶脉模糊逻辑增强方法,以提高叶脉检测方法的抗噪能力和检测效果。【方法】根据5×5邻域中各像元距中心像元的距离,确定邻域像元权重,提出像元隶属度计算方法,利用三角型隶属函数实现叶脉图像模糊化。结合Sugeno模糊模型,提出模糊逻辑推理规则,增强叶脉图像对比度。构建2个尺度分别为3和5的方形结构元素及4个尺度为5的不同方向的线形结构元素,建立基于4个不同方向卷积差分模板的最佳线形结构元素确定方法,设定多个百分位,提出多结构元多百分位的复合顺序形态学检测算子。以叶脉原图和加噪后的图像为例,进行8种不同检测方法的对比试验,以峰值信噪比定量评定方法优劣。【结果】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可增强原图对比度1.668倍,最大峰值信噪比为52.624 6,相较其他方法噪声得到了更有效的处理,提取的叶脉图像更加清晰、完整、连续。【结论】模糊逻辑与复合顺序形态学相结合的叶脉检测方法可有效提高叶脉检测抗噪能力和检测效果,是一种有效的叶脉检测手段。 相似文献
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【目的】基于新造林健康树冠的光谱特征和空间交错情况,探讨复杂地面植被条件下健康树冠的光谱增强方式和多尺度分割阈值,为造林核查的日常监测工作提供技术支撑。【方法】以冬奥核心区新造林地无人机航拍影像为试验数据,首先,基于健康树冠与其他干扰地物的不同颜色特征,采用同态滤波增强影像并使用ExG光谱指数进行变换;然后,采用最大类间方差方法得到二值图像,并使用多尺度形态学滤波方法进行分割并融合分割结果,以分割交错的树冠区域对应提取原始图像中可能的健康树冠区域;最后,基于颜色向量、灰度共生矩阵和局部二值模式共同构建的特征向量,采用随机森林识别提取区域,从而检测图像中的健康树冠。【结果】基于光谱指数变换、多尺度形态学滤波方法能够有效分割交错连续的树冠区域,排除与健康树冠颜色相近的地物干扰,较为准确提取出可能为树冠的区域。采用该方法对不同造林密度、光照条件下的17幅无人机正射图像进行试验,使用目视解译方式标记出树冠中心,运用精确度、召回率和F1分数3个评价指标对随机森林和支持向量机的识别效果进行定量对比分析,结果表明,多尺度形态学滤波方法可提取96.78%的树冠,随机森林的F1分数高于97%,而支持向量... 相似文献
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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。 相似文献
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为了解决生产中木粉目数传统检测方法存在的问题,结合先进的数字图像处理技术,在分析木粉颗粒形态特征的基础上,提出了一种基于形态学边缘检测和最大Feret直径的目数检测方法。该方法首先进行图像HIS颜色空间转换,基于S分量进行目标提取,应用多尺度形态学边缘检测算子提取边缘,然后根据颗粒形态特征只保留Feret最大方向上的直径,最后通过单位换算实现目数检测。实验结果表明,该方法具有较高的检测精度,可在生产中推广应用。 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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本文将对比度塔式分解方法应用到图像融合实验中。实验结果表明：基于对比度塔式融合方法较好地保留了图像细节信息，符合人的视觉观察，融合效果较好。 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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面向对象分类方法在森林采伐遥感监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2010,(11)
利用多尺度分割技术和面向对象分类方法对SPOT5遥感数据进行土地的分类及森林采伐信息提取。在面向对象的图像分析中,采用图像分割——基于规则的分类——基于分类的分割的多尺度分割方法,在综合最优分割尺度下,用最邻近分类器对SPOT5影像进行分类;采用两期图像特征比较,提取森林采伐区信息,并结合二类调查成果和伐区设计资料,使用交互式补充判读和修正。结果显示:研究区各地类的分类精度都在85%以上,对森林采伐图斑判读的加权综合正判率达到90.8%,其中皆伐图斑个数正判率92.8%,非皆伐图斑个数正判率83.3%。利用多期高分辨率遥感图像可以进行森林采伐监测,研究结果为提高森林采伐限额监测效率、采伐区识别准确度和面积估算精度提供了有效途径。 相似文献
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随机森林算法在树木年轮图像分割中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
年轮图像早晚材的准确分割是树木年轮计数和间距测量的前提条件。为解决年轮本身生长的复杂性、采伐过程中的锯痕干扰、早晚材图像灰度差别较小等因素造成的分割难题,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)算法的分类模型,可实现年轮图像的准确分割。首先,通过变换图像的颜色域空间,提取出样本图像在RGB、HSV和L*a*b*模型下的9个颜色分量,基于灰度共生矩阵提取样本图像的对比度、相关性、能量和熵的均值与标准差共8个纹理特征。然后,根据早晚材颜色与纹理特征的差异,基于随机森林算法构建像素分类器,实现年轮图像的早晚材的初步分割。为了提高分割图像的质量和准确度,对分割后的图像使用形态学方法消除孤立和黏连噪声,以得到最终分割图像。最后,将该方法与K-均值聚类(K-means)算法和支持向量机(support vector machine,SVM)算法进行对比。结果表明:所采用基于RF算法的分类模型分割年轮晚材的正确识别率为95%左右,错误识别率在6%左右,图像分割效果明显优于其他两种算法。 相似文献
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针对传统区域生长方法识别实木地板节子存在准确率低且速度慢的问题,运用TRIZ中矛盾解决理论分析与物质——场分析,提出一种结合分水岭、区域生长以及边缘检测的新的实木地板节子识别算法。算法首先将原图像转换为灰度图像;其次,运用形态学分水岭的方法对灰度图像进行分割;再次,选取满足条件的种子区域进行区域生长,得到节子区域;最后,运用Sobel算子对图像进行梯度运算,并找到节子的边缘。仿真实验表明,该算法较传统方法能够找到更合适的种子区域和区域生长的阈值,实现了对节子的快速、完整提取,节子分割平均用时60ms,平均辨识准确率在90％以上。 相似文献
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超分辨率技术作为图像复原和重建的一种有效方法已经在许多领域广泛使用．医学图像处理就是其中一个重要的应用领域。本文将超分辨率技术应用于超声图像处理，达到提高分辨率并同时去除斑点噪声的目的。考虑到超声图像序列的不稳定性及保持边缘有用信息的重要性，本文采用了一种更加健壮的基于L1范数的方法。实验表明。该方法能有效提高超声图像的分辨率，有良好的应用价值。 相似文献