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基于图割算法的木材表面缺陷图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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基于图像分解的单板节子缺陷图像修补方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了我国单板生产过程中单板节子缺陷修补存在的问题和木材纹理在工业生产中的重要作用,针对带纹理的单板缺陷图像修补问题,提出了一种新的基于图像分解的修复方法。首先采用基于最小化总体变分的去噪算法对单板图像进行分解,提取出带纹理缺陷单板的结构部分与纹理部分;然后对单板结构图像采用改进的BSCB算法进行修复,对纹理部分采用扩展基于样本块的Criminisi算法进行修复,最后将修复好的图像叠加合成,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对带纹理单板缺陷图像的修复效果要优于采用单一方法的修复效果。 相似文献
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为提高单板节子图像的对比度、细节清晰度和颜色保真性,综合考虑单板活节和死节图像的特征,提出一种将自适应校正和非锐化掩模相结合的单板节子图像增强算法。在可分离颜色信息的HSV空间提取亮度分量、饱和度分量,分别进行加权分布的自适应Gamma校正和自适应非线性拉伸处理,用于改善单板节子图像对比度和保持色彩自然,最后利用非锐化掩模技术增强节子细节区域。试验结果表明,该算法能够有效地改善单板节子图像的对比度和细节清晰度,图像颜色更为自然;突出节子缺陷部位,保留了较多节子细节信息;在均方差、峰值信噪比和结构相似性指数上,比AGC-Quantile和直方图均衡化算法均有提升。 相似文献
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基于Faster R-CNN的实木板材缺陷检测识别系统 总被引：1，自引：0，他引：1
我国木材资源有限,为了提高木材的利用率,采用机器视觉来实现木材缺陷快速而稳定的检测,不仅可以克服人工检测的低效率和木材缺陷识别的低准确率,而且对提高木材加工企业的智能化水平具有重要意义。为了高效、快速、准确地进行无损检测,采用深度学习方法,建立了一种基于快速深度神经网络的实木板材缺陷识别模型。首先采用Resnet V2结构对采集到的实木板材缺陷图像进行特征提取,然后应用该模型对节子、孔洞等实木板材缺陷进行训练学习,最后构建了Faster R-CNN检测框架,并使用tensorflow开发平台对节子、孔洞等实木板材缺陷进行预测输出。具体选取了2 000块杉木样本,通过旋转对原始的实木板材图像进行数据扩充,扩充后图像的80%作为训练集,20%作为验证集来进行仿真。仿真结果表明,该模型对实木板材节子缺陷检测正确率为98%,对实木板材孔洞缺陷检测正确率为95%,验证了将深度学习算法应用于实木板材缺陷检测中的有效性。 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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胶合板的质量等级在很大程度上取决于旋切单板的表面质量,为了提高旋切单板缺陷检测的质量和效率,提出了一种基于数学形态学的缺陷图像分割方法,通过形态学算子的作用进行缺陷的分割。试验结果表明该算法能取得很好的分割效果。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Visual C++的单板表面缺陷图像检测软件开发与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对单板中的死节与裂缝缺陷,利用VisualC++2017(VC++)与OpenCV编写缺陷图像检测程序。先将RGB图像进行分数阶主成份(principal component analysis,PCA)转换,再对得到的三通道灰度图像进行Chan-Vese (CV)分割;最后对二值图像面积滤波,根据长宽比检测出死节与裂缝。结果显示:此程序可去除大部分噪声,很好地实现单板表面死节和裂缝缺陷的提取和检测。 相似文献
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基于模糊聚类分析的木材缺陷CT图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高木材的利用率,在木材加工之前对木材缺陷CT图像进行分割,将节子和空洞等缺陷分割出来,通过观察缺陷的位置便于工人师傅下锯。利用计算机断层扫描（CT）技术获取木材缺陷图像,将数字图像处理技术与模糊聚类算法相结合,在标准的模糊C均值算法的基础上改进,采用半模糊聚类的分析方法对木材缺陷图像进行分割检测。实验结果表明：基于半模糊聚类的图像检测方法在木材图像检测上取得了较好的效果,缺陷边缘处很平滑,细节保留完整,更多的保留了边缘上的信息。从而证明了半模糊聚类分析法在木材缺陷CT图像处理方面具有可行性。 相似文献
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树木图像分割是将树木与其周围景物分离的技术,是虚拟现实和计算机仿真等学科在林业应用的核心技术,也是机器视觉领域的重要研究方向,拓宽了计算机技术在林业中的应用。本项研究基于树木图像形状复杂的特点,设计并实现了一种结合C-V模型水平集及形态学处理的彩色树木图像分割算法。运用改进的最小化能量函数作为水平集的演化曲线,可以更加自然地改变曲线拓扑结构,对含有分裂、合并、形成尖角等复杂形状的目标对象分割更为有效。如果再结合形态学后处理算法,将初次分割图像中非目标区的细密纹理和噪声剔除,可以快速准确地得到全局最优的图像分割效果。同时进行了与基于梯度变换的改进分水岭树木图像分割和基于灰度-梯度最大熵的树木图像分割算法的对比试验,试验表明,结合C-V模型水平集和形态学算法对树木图像分割效果更为有效。 相似文献
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图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,图像分割新算法一直在更新,但都有局限性。本文介绍几种基于图论的图像分割算法,并对各自算法特点进行分析,通过将Normalized Cut归一化割集准则与图像的阈值分割联合起来区分目标和背景,提出了改进权值公式的算法。通过实验比较分析,改进的归一化图像分割算法有效消除了噪声,取得良好的实验效果,更接近人眼视觉的分割效果,并减少了算法的运算量。 相似文献
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基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取 总被引：2，自引：0，他引：2
【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。 相似文献
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朱琪 《林业机械与木工设备》2012,(3):28-31
提出了一种基于分水岭算法和区域生长算法相结合的彩色年轮图像分割算法,首先采用分水岭算法检测边缘,得到彩色年轮图像的大致区域分布,然后结合区域颜色和空间信息自动获得种子点,实现区域生长。分割结果表明,该方法能够更加快速地获得清晰的年轮边缘。 相似文献
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为提取最短路径生态廊道且兼顾多种生物的迁徙可行性,提出基于特征融合图像分割算法的生态廊道提取方法。融合颜色特征与纹理特征得到生态廊道的感兴趣区域,构建卷积神经网络模型,将研究区景观分为林地、耕地、草地、水域等类型,据此构建路径栅格图;利用二维信息素更新策略、动态启发因子信息素因子策略改进传统蚁群算法,以栅格图为对象使用改进蚁群算法规划最短的生态廊道路径。结果表明,该方法图像分割F值在0.954～0.984之间,波动性小;提取的生态廊道路径相对较短、拐点较少,起始点与终点之间更容易实现物质流动。 相似文献