木材表面缺陷的圖像分割算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、木材表面缺陷會嚴重影響木材的質量、性能及使用價值，對木材表面缺陷分割檢測有利于木材的分級評定和質量控制，提高木材利用率，節(jié)約現有資源，也是板材加工過程中的重要環(huán)節(jié)。本文針對含有蟲眼、活節(jié)、死節(jié)三種典型木材缺陷的圖像進行分割實驗研究，主要的內容如下：
　　采用傳統(tǒng)邊緣檢測、閾值分割、基于區(qū)域的圖像分割方法，對蟲眼、活節(jié)、死節(jié)缺陷木材圖像進行分割實驗，并對分割結果進行分析。
　　對傳統(tǒng)的C-V模型、傳統(tǒng)SNAKE模型、GVF S

2、NAKE模型、傳統(tǒng)GAC模型進行理論研究和實驗，針對傳統(tǒng)算法的不足，采用結合C-V模型與形態(tài)學、C-V模型的改進算法、結合維納濾波與GVF SNAK的改進算法、GAC模型的改進算法進行木材表面缺陷圖像分割的深入研究，包括:(1)對樣本庫一中含有單個目標缺陷的木材圖像進行傳統(tǒng)模型的初步分割實驗，獲取影響分割結果的因素，并對算法進行改進，驗證算法的可行性;(2)對樣本庫一中含有單個目標缺陷的木材圖像進行傳統(tǒng)模型算法和改進算法的多組對比實驗和

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