木材表面缺陷的圖像分割算法研究.pdf

1、木材表面缺陷會(huì)嚴(yán)重影響木材的質(zhì)量、性能及使用價(jià)值，對(duì)木材表面缺陷分割檢測(cè)有利于木材的分級(jí)評(píng)定和質(zhì)量控制，提高木材利用率，節(jié)約現(xiàn)有資源，也是板材加工過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)。本文針對(duì)含有蟲眼、活節(jié)、死節(jié)三種典型木材缺陷的圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)研究，主要的內(nèi)容如下：
　　采用傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)、閾值分割、基于區(qū)域的圖像分割方法，對(duì)蟲眼、活節(jié)、死節(jié)缺陷木材圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，并對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行分析。
　　對(duì)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(jìn)行理論研究和實(shí)驗(yàn)，針對(duì)傳統(tǒng)算法的不足，采用結(jié)合C-V模型與形態(tài)學(xué)、C-V模型的改進(jìn)算法、結(jié)合維納濾波與GVF SNAK的改進(jìn)算法、GAC模型的改進(jìn)算法進(jìn)行木材表面缺陷圖像分割的深入研究，包括:(1)對(duì)樣本庫(kù)一中含有單個(gè)目標(biāo)缺陷的木材圖像進(jìn)行傳統(tǒng)模型的初步分割實(shí)驗(yàn)，獲取影響分割結(jié)果的因素，并對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，驗(yàn)證算法的可行性;(2)對(duì)樣本庫(kù)一中含有單個(gè)目標(biāo)缺陷的木材圖像進(jìn)行傳統(tǒng)模型算法和改進(jìn)算法的多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)和