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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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提高母猪繁殖力的措施 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了提高母猪繁殖力的措施,包括:选择优良品种,合理组群;建立母猪繁殖档案,及时淘汰低产母猪;及时断奶,适时配种;加强饲养管理,减少死胎和流产;搞好卫生防疫,减少繁殖疾病和烈性传染病的发生等内容,以期为母猪繁殖提供参考。 相似文献
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基于灰度共生矩阵的木材表面缺陷图像的纹理分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对木材缺陷这一自然纹理型事物,提出了一种基于灰度共生矩阵并结合模糊C均值聚类算法的纹理分割方法.对比了该方法与基于灰度-梯度共生矩阵二维阈值分割算法的分割结果,实验表明:对于木材表面缺陷这类自然纹理图像的分割,纹理分割是行之有效的方法. 相似文献
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板材图像识别中颜色特征参数的提取 总被引:3,自引:0,他引:3
简述了彩色图像处理技术中颜色模型的选择,介绍了用来表征颜色的特征量含义,提取东北常见4个树种表面颜色特征参数值,并对各参数值进行了比较分析。按颜色参数用自组织竞争神经网络进行了分类,取得了比较好的分类效果。 相似文献
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采用葡萄酒多酚系列指标,构建味感质量预测模型,实现干红葡萄酒涩感和余味的客观量化。试验以宁夏和新疆的50款赤霞珠干红葡萄酒为原料,利用常规方法检测样品总酸、挥发酸和pH值,采用自由基清除法测定抗氧化活性,通过紫外-可见分光光度计法分析总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇、酒石酸酯含量,并以感官品评法量化干红葡萄酒的涩感和余味。相关性分析结果显示,总酚、花色苷、黄烷醇、黄酮醇等对涩感和余味的影响有显著差异(P<0.05),酒石酸酯对余味的影响较小,而总酸和pH值对供试干红葡萄酒的涩感没有显著影响(P>0.05)。感官品评量化结果显示,宁夏和新疆产区酒样的涩感得分为6.18和5.70,余味得分为5.37和4.85,供试酒样的涩感与余味质量良好,且存在相似的变化趋势。以多酚系列指标表征的涩感质量偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型的决定系数(r-square,R2)为0.83,余味模型的R2为0.78,结果表明,总酚、黄烷醇、挥发酸、DPPH等指标对葡萄酒的涩感和余味贡献较大,黄酮醇和酒石酸酯主要影响葡萄酒的涩感,而花色苷、总酸和pH值则主要影响葡萄酒余味。研究得出,基于紫外-可见分光光度计法设计的多酚系列指标可以较好地解析干红葡萄酒的味感质量,降低检测成本,具备表征和预测干红葡萄酒味感质量的能力。 相似文献
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基于空间灰度共生矩阵木材纹理分类识别的研究 总被引:1,自引:2,他引:1
以10种木材纹理样本为对象,研究了木材纹理参数体系的建立方法,并进行了分类识别的仿真实验。首先,针对木材纹理特点并结合类别可分性判据,构造了适于描述木材的空间灰度共生矩阵,并在此基础上提取了木材的11个纹理特征参数。其次,借助相关性分析对参数进行了特征选择,进而建立了能直接与人的感官对应的木材纹理参数体系。最后,利用 BP 神经网络分类器对木材样本进行了分类识别研究,识别率为87.50%,验证了参数体系的有效性,表明用本文提出的纹理参数体系对木材进行分类识别是可行的。 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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阐述了高斯-马尔可夫随机场模型的基本原理,建立了木材表面纹理的2-5阶高斯-马尔可夫随机场(Gauss-MRF)模型,用最小二乘法估计了300个木材样本表面纹理的2-5阶Gauss-MRF参数。数据分析表明,各不同纹理特征参数之间具有明显的分布性;Gauss-MRF参数值最大的参数所表示的纹理集聚方向为纹理的主方向;对于纹理主方向相同的样本,纹理越细致,其相应参数越大,而其他参数越小;Gauss-MRF阶数越高,纹理描述越细致;在2阶Gauss-MRF模型情况下,弦切纹理的B1参数大于径切纹理的B1;弦切纹理的B2、B3、B4分别小于径切纹理的B2、B3、B4。根据分离判据的值,确定以5阶Gauss-MRF参数为特征向量进行初步聚类,总体正确率为88%。 相似文献
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[目的]阐述改进的虹膜有效区域检测阶段中眼皮区域检测算法。[方法]介绍传统的基于Radon变换的眼皮区域检测算法,针对其不能很好地消除眼皮阴影的缺点,提出基于Markov随机场理论眼部阴影检测算法。根据Markov随机场邻域的约束,使用MAP准则进行求解,利用K-mean求取先验信息,使用EM算法确定图像中每个像素的观测场模型,根据统计学理论的最优准则,得到能量函数的最小值,将眼皮阴影检测出来。[结果]该研究提出的方法可以有效地去除虹膜有效区域检测阶段中眼皮阴影。[结论]基于Markov随机场理论的眼皮阴影检测算法可以作为Radon眼皮检测的补充和改进。 相似文献