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木材表面图像的缺陷分割与类型识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了识别死节、活节、虫眼三种木材表面缺陷,采用Gabor变换和模糊C均值聚类进行缺陷分割;采用数学形态学运算对分割图像进行了后处理;获取了木材缺陷区域的12维频率能量参数和2维几何形状参数;用支持向量机进行木材表面缺陷类型的识别。采用Gabor变换和模糊C均值聚类方法对死节、活节、虫眼三种木材表面缺陷的分割精度都达到94%以上,支持向量机对缺陷类型分类正确率达到93%以上,这说明本文的方法对木材表面缺陷的分割与识别是可行的。 相似文献
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根据木材表面缺陷图像的特点,结合主动轮廓线模型的优点,应用CV模型对木材表面缺陷图像进行分割,并利用数学形态学对分割图像进行后处理.经实验验证,该方法能较完整的提取木材表面缺陷图像. 相似文献
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