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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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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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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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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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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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图像分割技术在木材表面缺陷识别中的应用 总被引：3，自引：3，他引：3
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。 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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将数字图像处理与木材检测相结合,对获取的木材图像进行图像处理与分析,获取高质量的木材图像是提高木材检测准确性的重要手段。利用微光摄像机作为图像输入传感器,并最终以数字信号的形式储存在计算机当中。应用数字图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理,提高图像的质量,便于后续处理。将预处理后的图像分割成若干个子区域,计算出每个子区域的多尺度分形特征值。实验结果显示,图像中背景部分与边缘部分多尺度分形特征值存在明显差别,可以提取奇异性较大的多尺度分形特征值,他们的集合即为木材缺陷的边缘。 相似文献