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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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基于OTSU算法与数学形态学的木材缺陷图像分割 总被引：3，自引：0，他引：3
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. 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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形态学双梯度算子在木材腐朽图像边缘检测中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
根据数学形态学的思想和木材图像的特性,选取适当的结构元素,通过腐蚀、膨胀、开与闭运算的加权组合,构造出形态学双梯度算法,并将它应用于木材腐朽图像的边缘检测。通过与经典边缘检测算法对比,该方法提取的图像边缘更加的准确、完整和连续;显现出更好的抗噪声能力和边缘检测能力,实验结果验证了该方法的可行性与有效性。 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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火焰目标提取方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在火灾识别应用中,应用物体的轮廓特征来检测和定位目标物体是一种有效的方法.为了精确地提取火焰目标,提出一种综合有效的实现算法,首先对采集来的图像进行抽样处理,然后采用数学形态学方法对图像进行二值化处理,最后再对图像进行分割处理,消除噪声干扰,提取出准确的火焰目标.实验结果表明该算法能够有效地提取出图像中的火焰目标. 相似文献
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一种对年轮图像双边滤波增强的树龄测量方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业工程学报》2017,(5)
树木圆盘年轮图像分析是一种具有较强实用价值的树龄测量方法,但树木横截面上的色斑、锯痕、木材组织中的粗大管孔等都会导致年轮图像发生灰度变化,降低树龄检测精度。为此,提出了一种新的树木年轮图像增强的树龄测量方法:首先采用双边滤波对树木年轮图像进行图像增强,在保留年轮边缘信息的同时抑制锯痕、色斑等导致的灰度变化;然后采用改进的Canny算法对年轮图像进行边缘检测,为了克服传统Canny算子对噪声敏感的缺点,在求取年轮图像的梯度时,计算水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度分量;最后根据多数投票原则,统计年轮图像中的边缘数量,实现树龄测量。实验结果表明,提出的方法能够有效抑制色斑、锯痕、粗大管孔等因素的干扰,得到的年轮边缘图像光滑、清晰,统计得到的树龄与真实情况一致。 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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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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碳纤维复合材料的边缘检测是提取碳纤维特征值的先期条件,能够准确的找到完整的碳纤维边缘,对提取出碳纤维特征值意义重大。文中着重介绍sobel算子、roberts算子、canny算子和二值数学形态学在边缘检测上的应用及其处理的原理,分别利用这些算子对碳纤维复合材料的镜像图像经过预处理后图像进行matlab编程仿真,并对仿真结果进行综合比较,通过比较各种算子处理后的图像得知二值形态学较为清晰准确的显示了所需图像,为之后的实验特征值提供必要的条件。 相似文献
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基于形态学梯度算法的木材缺陷图像边缘检测 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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阈值分割和数学形态学在遥感图像边缘提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 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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喷药机器人在温室中道路识别及边界提取的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对温室大棚的道路环境提出一种道路识别及边界提取的方法。首先采用高斯滤波器进行图像预处理;然后在彩色图像分割的基础上进行基于Canny算子的边缘检测,这样可得到更好的边缘检测效果;最后根据边界的连续性采用局部最优路径搜索的方法进行边界提取。实验结果表明,该方法可以较好地实现对道路的识别及对边界的提取。 相似文献
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木材细胞轮廓提取新方法初探 总被引：1，自引：0，他引：1
列举了三种经典的边缘提取方法:Sobel算子、Laplacian导数法和Kirsch极值法,并在此基础上提出了一种新的方法。此方法针对木材细胞图象自身的特点,改变轮廓提取的顺序,先通过类间方差法进行图象二值化,而后利用边界跟踪算法标记图象的范围,然后利用数学形态学算法,挖去细胞内部像素点,最后剩余部分图象就是细胞的边缘,通过理论推导和试验,论证了新方法的优势,其提取效果好,去除噪声明显,同时也提出了不足。 相似文献